Schweizer Forscher verwenden AI Atome Konfiguration bestimmen

Genf, Okt. 29–Schweizer Forscher entwickelten einen lernfähige Ansatz um in Rekordzeit, die Position der Atome in pulverförmigen Feststoffen zu bestimmen, die bei der Anwendung auf komplexe Moleküle, die mit Tausenden von Atomen wäre von besonderem Interesse für die pharmazeutische Industrie, sagte am Montag eine Pressemitteilung des Swiss Federal Institute Technologie Lausanne (EPFL).

Viele Medikamente sind heute produziert, als pulverförmigen Feststoffen, sondern zu verstehen, wie die Wirkstoffe verhält, sobald im Inneren des Körpers Wissenschaftler ihre genaue atomarer Ebene Struktur wissen müssen.

Zum Beispiel hat die Art und Weise der Moleküle im Inneren eines Kristalls angeordnet sind einen direkten Einfluss auf eine Verbindung Eigenschaften, z. B. die Löslichkeit. Forscher arbeiten deshalb hart, um Technologien zu entwickeln, die die genauen Kristallstrukturen mikrokristallines Pulver leichter finden können.

In einer aktuellen Studie in Nature Communications veröffentlicht hat ein Team von Wissenschaftlern der EPFL eine Machine-Learning-Programm geschrieben, die, in Rekordzeit Vorhersagen wie Atome eines angelegten Magnetfeldes antwortet.

Dies kann kombiniert werden mit Spektroskopie der Kernspinresonanz (NMR), die genaue Lage der Atome in komplexen organischen Verbindungen zu bestimmen, die für pharmazeutische Unternehmen von großem Vorteil sein kann, wie sie sorgfältig überwachen müssen, ihre Moleküle Strukturen zu Anforderungen Sie für die Sicherheit der Patienten.

NMR-Spektroskopie ist eine bekannte und hoch effiziente Methode zur Sondierung der Magnetfelder zwischen Atomen und bestimmende wie benachbarte Atomen miteinander interagieren. Volle Kristall Strukturaufklärung mittels NMR-Spektroskopie erfordert jedoch äußerst komplizierte, zeitaufwendige Berechnungen mit Quantenchemie, die Moleküle mit sehr aufwendigen Strukturen nahezu unmöglich ist.

Um diese Hindernisse zu überwinden, trainiert die Wissenschaftler ihre AI-Modell auf molekularen Strukturen von strukturellen Datenbanken genommen. Auch für relativ einfache Moleküle dieses Modell ist fast 10.000 mal schneller als bestehende Methoden und der Vorteil wächst enorm bei der Prüfung komplexer Verbindungen, laut der Studie.

Dieses neue Programm machen es möglich, völlig unterschiedliche Ansätze, die schneller werden und ermöglichen den Zugriff auf größere Moleküle zu verwenden. Es kann zur Deckung der viel größere Konformationsänderungen Räume und korrekt bestimmen Strukturen, wo es einfach nicht früher möglich war, die Forscher fügte hinzu, dass er die meisten komplexen zeitgenössischen Wirkstoffmoleküle in Reichweite bringen wird.

Das Team sagte, dass das Programm jetzt online frei verfügbar ist und jeder kann Hochladen ein Molekül und seine NMR-Signatur in wenigen Minuten erhalten.

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