北卡罗莱纳大学让AI自行设计化合物，还可指定化合物特性加速药物开发

北卡罗莱纳大学将人工智能应用在药物开发上，他们开发了名为ReLeaSE的人工智能系统，能自己重头开始设计新的药物分子，该系统有两个神经网络，分别是老师以及学生代理人，由老师教授学生化学分子的知识后，由学生进行创造新的分子。ReLeaSE现在已经能自动设计具特殊性质的化合物。

论文作者之一Olexandr Isayev教授表示，虚拟筛选是制药业一项广泛用于识别候选药物的方法，进行虚拟筛选的科学家，就像是在餐厅点餐的顾客，可能会受到菜单的限制。而ReLeaSE是虚拟筛选一项强而有力的创新，能为科学家提供一家杂货店和一位可以制作任何餐点的私人厨师。

而这个杂货店与厨师的角色，便是ReLeaSE系统中的两个神经网络老师与学生代理人。老师代理人知道约170万种已知生物活性分子的化学结构，以及其化学结构字词的语法与命名规则。而学生向老师学习了分子字母表和语言规则后，学生便有能力开始创造新的字词或是化学分子，与老师相互合作后，则学生在提出可用于新药的新分子的表现越来越好。

研究团队表示，ReLeaSE代表着增强学习也能用在结构演进上，而这样的进展将会大幅加速新药开发，Olexandr Isayev提到，制药业常用的虚拟筛选计算方法，可以允许科学家评估现存的大型化学数据库，但该方法的限制就在于仅能对已知的化学分子进行，而ReLeaSE则具有创造与评估新分子的独特能力。

研究人员可以设定ReLeaSE生成具有特定性质的化学分子，像是生物活性或是安全性的限制，论文主要作者Mariya Popova强调，他们利用ReLeaSE来设计具有许多不同特性的分子化学数据库，可以精准控制化合物的物理性质例如熔点或是在水中的溶解度，在发现药物的研究上，ReLeaSE已经设计出了一种能控制白血病的新化合物。

研究团队提到，ReLeaSE能设计出特定生物活性与最佳安全性的化学分子，而这个化学分子能马上申请专利，大幅缩短开发新药的时程，这对于制药产业有极大的吸引力。