新闻动态 News
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2024-11-152024 年 9 月,望石智慧再次获得北京市科委、中关村管委会“ AI+ 健康协同创新培育项目”大额科技经费支持,课题为“融合电⼦密度的多模态 AI ⼩分⼦药物设计平台研发和应⽤”。此课题拟进一步挖掘电子密度中分子动态信息、溶剂信息等业界缺失的关系到“分子与目标蛋白如何相互影响”的关键信息,同时通过融合多模态迭代现有大模型。望石智慧希望通过该药物设计平台推动药物研发路径从“依赖于分⼦库的筛选已知小分子”升级为“空口袋生成小分子并通过人机交互不断优化筛选分子”的设计路径。 2024 年 10 月 9 日,AlphaFold 被授予诺贝尔化学奖,以表彰其通过创新性的引入已有的氨基酸残基共进化数据以及其对应的 MSA 表征来表⽰蛋⽩分⼦,进⽽推动困扰⼈类科学界 50 年的蛋⽩三维结构预测。与 AlphaFold 解决问题的思路类似,望石智慧在世界范围内首次创造性的把晶体学电子密度的拓扑性质作为蛋白分子和药物分子间/内相互作用的表示方法引入了 AI 模型,近乎完美的获得了一个可以表示物理性质...
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2024-04-03由广州实验室、美国化学会、美国化学会广东分会、广州国际生物岛集团有限公司主办,广州实验室病原体结构与临床应用创新研究院、广州国际生物岛集团有限公司、深圳理工大学合成生物学院承办的ACS创新药物研究和转化研讨会于2024年4月11日-12日在广州实验室召开,望石智慧副总裁黄博博士作为特邀报告人参会,并做了题为《大分子实验密度在AI辅助药物分子设计方面的应用》的学术报告。 报告综述了望石团队以大分子实验电子密度为数据切入口、以分子生成模型核心、以药物分子设计和筛选为应用场景的技术研发成果。6年来,望石团队深耕药物研发行业所特有的、尚未被充分利用的生物大分子实验电子密度数据,挖掘数据中蕴含的分子间相互作用信息、溶剂分布信息、以及分子的平均构象中所包含的构象动态信息,并且把这些用于分子生成模型的训练过程,相关学术成果发表于Nature,Nature Machine Intelligence,Nature Communications,Communications Chemistry, JCIM (封面),ACS Omega (封面) 等。 在报告中,黄博博士还着重强调了望石团队分子...
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2024-01-19分子生成是AI助力小分子新药研发的核心技术,理想能力的生成模型可以带来早期研发流程的重塑,并撬动巨大的商业价值。截至目前,业内依然没有达到工业标准使用的模型。 望石从成立起即始终专注于分子生成技术的开发。2024年1月15日,望石的研究团队在期刊《Nature Machine Intelligence》发表了题为《Generation of 3D molecules in pockets via a language model》的研究论文,并随文上线了学术版服务 (https://sw3dmg.stonewise.cn)。这是望石智慧第三代分子生成模型,也是3D分子生成模型的v2.0版本 (Lingo3DMol)。模型在分子生成关键指标——信息不泄漏情况下的已报道活性分子的复现、分子-口袋结合打分,以及分子构象方面均有优异表现。 2020年底,针对ligand-based场景,望石智慧发布了首代以骨架跃迁和衍生为主的2D生成模型(成果 | JCIM: AIScaffold基于深度学习的在线骨架衍生工具),该模型在生成分子的新颖性上有出色表现,帮助多家国内外药企在BIC项目上完成了专利的突破和项目进度的赶超。2022年,望石研究团...
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2023-12-122023年12月11日,望石智慧研究团队作为共同第一作者与中国科学院物理所姜道华研究员团队和中国科学院生物物理研究所赵岩研究员团队在Nature发表了题为“Transport and inhibition mechanisms of human VMAT2”的研究论文,揭示了VMAT2在运输单胺底物过程中的构象变化及转运机制。 VMAT2是大脑中最重要的囊泡单胺转运蛋白,负责将5羟色胺、多巴胺、肾上腺素、去甲肾上腺素和组胺等神经递质转运到囊泡中储存,以便受到外界刺激后释放单胺神经递质。目前在临床上,VMAT2作为治疗高血压、亨廷顿舞蹈症等运动障碍、精神性焦虑的药物靶点。利血平(Reserpine, RES)和丁苯那嗪(Tetrabenazine, TBZ)是两种经典的VMAT2抑制剂。从20世纪50年代起,利血平被广泛用于治疗高血压。丁苯那嗪在临床上用于治疗亨廷顿舞蹈症等多动性运动障碍,年销售额达到10亿美元。尽管许多研究揭示了VMAT2的生物学和药理学性质,但是对于VMAT2的底物转运机制及药物分子的抑制机制仍不清楚。 VMAT2分子量仅为56 kDa, 利用冷冻电镜解...
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2023-12-08最近,望石团队在《Life Science Allian》上发表了题为《Patient-specific analysis of co-expression to measure biological network rewiring in individuals》的学术成果。 差异共表达(Differential Co-expression,以下简称DCE)网络分析方法被认为是利用算法处理基因数据,进而分析潜在疾病机制或制定个性化治疗方案的有用方法之一。常见的DCE网络分析方法通常基于多个样本的平均差异网络,忽视了个体患者之间的特异性数据。这种方法的局限性阻碍了对个体的深入理解和应用。 望石团队提出了一种新的模型Cosinet——一种DCE网络框架下的,单样本网络重连度量化工具(a DCE-based single-sample network rewiring degree quantification tool)。该方法能够利用基因表达数据确定单个样本的基因共表达模式和参考条件的相似程度,结合网络分析和统计方法,量化单个基因DCE的差异,从而解决了DCE网络分析在个体水平上的应用问题。 图1:Cosinet方法的流程 通过两个乳腺癌数据集进行验证,Cosinet能够识别个体患者之间基因共表达...
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2023-10-30近期,望石研发团队在计算生物学领域核心期刊《Computational and Structural Biotechnology Journal》上发表了题为《Using graph-based model to identify cell specific synthetic lethal effects》的研究论文,这是继团队在《Frontiers in Oncology》发表《Paralog-based synthetic lethality: rationales and applications》后,在合成致死(synthetic lethal)领域的又一学术成果。 合成致死(Synthetic Lethality)被认为是一种非常有潜力的精准肿瘤治疗和药物研发策略。通过鉴定细胞特异性的合成致死关系,可以有针对性地开发药物、制定精准治疗策略,甚至发现潜在的靶点。然而,目前的合成致死的预测方法存在一些问题,如数据量有限、对细胞背景差异考虑不足等,难以准确预测细胞特异性的合成致死关系。 为了解决上述问题,望石团队利用人工智能构建了一种新的预测模型。该模型具有以下特点:1)利用细胞特异的多组学数据,通过图编码学习基因之间的关系,提高对细胞特征的捕捉能力;2)利用自注意力机制,自动识别不同数据对预测任务的重要性;3)采...
学术进展 Academic Progress
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2022-04-27Abstract: The low-voltage activated T-type calcium channels regulate cellular excitability and oscillatory behavior of resting membrane potential which trigger many physiological events and have been implicated with many diseases. Here, we determine structures of the human T-type CaV3.3 channel, in the absence and presence of antihypertensive drug mibefradil, antispasmodic drug otilonium bromide and antipsychotic drug pimozide. CaV3.3 contains a long bended S6 helix from domain III, with a positive charged region protruding into the cytosol, which is critical for T-type CaV channel activation at low voltage. The drug-bound structures clearly illustrate how these structurally different compounds bind to the same central cavity inside the CaV3.3 channel, but are mediated by significantly distinct interactions between drugs and their surrounding residues. Pho...
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2022-04-27Abstract: We report for the first time the use of experimental electron density (ED) in the Protein Data Bank for modeling of noncovalent interactions (NCIs) for protein–ligand complexes. Our methodology is based on reduced electron density gradient (RDG) theory describing intermolecular NCIs by ED and its first derivative. We established a database named Experimental NCI Database (ExptNCI; http://ncidatabase.stonewise.cn/#/nci) containing ED saddle points, indicating ∼200,000 NCIs from over 12,000 protein–ligand complexes. We also demonstrated the usage of the database in the case of depicting amide−π interactions in protein–ligand binding systems. In summary, the database provides details on experimentally observed NCIs for protein–ligand complexes and can support future studies including studies o...
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2022-04-14Abstract: The increasing literature leads to formidable pressure for medical researchers. Most existing recommender approaches mainly depend on text-based information. How to extract and utilize the heterogeneous information, especially the graphic ones, to improve the recommender is worthy of further exploring. To this end, we establish a document-to-document recommender system for medical literature (D2D-MR). Specifically, we proposed HB-GED, the Half-branch GED algorithm, and the bipartite-graph-based algorithm for solving the molecule similarity and the paper similarity, respectively. Experimental results on real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed recommender system. The Full Article Link: Doc-to-Doc Recommender for Medical Literature with Similarity of Molecule Graphs | IEEE Conference Publication | IEEE...
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2022-01-07Abstract: Molecular scaffolds are widely used in drug design. Many methods and tools have been developed to utilize the information in scaffolds. Scaffold diversification is frequently used by medicinal chemists in tasks such as lead compound optimization, but tools for scaffold diversification are still lacking. Here, we propose AIScaffold , a web-based tool for scaffold diversification using the deep generative model. This tool can perform large-scale (up to 500,000 molecules) diversification in several minutes and recommend the top 500 (top 0.1%) molecules. Features such as site-specific diversification are also supported. This tool can facilitate the scaffold diversification process for medicinal chemists, thereby accelerating drug design. The Full Article Link: Journal of Chemical Information and Modeling | Vol 61, No 1 (acs.org)



