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科技日报北京5月14日电（记者张梦然）美国加州年夜学圣迭戈分校科学家开辟了一种机械进修算法，来摹拟药物发现初期阶段耗时的化学进程，其可以显著简化研发流程，同时也为史无前例的医治找到新路子。科学家借助这一东西，已合成出32种医治癌症的新候选药物。相干研究功效颁发在新一期《天然 通信》上。

辨认候选药物以进行进一步优化，凡是需要数千次零丁的尝试，但新的人工智能（AI）平台可在很短的时候内得出成果。这个名为POLYGON的新平台可辨认多靶点药物，而现有的挑选流程则优先斟酌单靶点药物。多靶点药物与结合疗法具有不异的好处，即几种分歧的药物配合用在医治癌症，结果更好且副感化更小。

研究人员在一个包括跨越100万个已知生物活性份子的数据库上对POLYGON进行了练习。该数据库涵盖了份子的化学性质和与卵白质靶标彼此感化的具体信息。经由过程进修数据库中的模式，POLYGON能生成新候选药物原始化学式等信息。

为了测试平台有用性，研究人员操纵其生成了数百种针对多种癌症相干卵白对的候选药物。从这些候选药物中，他们成功合成出32种药物，这些药物可与MEK1和mTOR这两种细胞旌旗灯号卵白彼此感化。MEK1和mTOR是癌症结合医治中备受存眷的潜伏靶点，被科学界称为“综合致死卵白”，同时按捺这两种卵白被认为足以杀死癌细胞。

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