Google Antigravity ускорява хемоинформатични изследвания

DeepMind представи работен процес, в който Google Antigravity с нови Cheminformatics Skills подпомага различни етапи от ранното откриване на лекарства. В пример с терапии за рак на белия дроб агентът претърсва научна литература и други източници, извлича и подрежда хиляди съединения, отстранява неподходящи вещества и описва произхода им. Според представения сценарий задачата отнема около час, докато една подобна итерация обикновено изисква няколко дни.

Системата съчетава езиков модел за координиране на процеса, навигация в бази данни и научно разсъждение с детерминистични инструменти за химични изчисления. Решението използва RDKit и връзки с ChEMBL и PubChem, визуализира данните, сравнява потентността с гъвкавостта на молекулите, извършва анализ на съвпадащи молекулни двойки и обучава прогнозни модели. Резултатите показват, че циклизацията обикновено намалява въртящите се връзки и повишава потентността. Примерът противопоставя crizotinib с пет основни въртящи се връзки на по-ригидния макроцикъл lorlatinib.

Агентът предлага и нови макроцикли и възможни синтетични маршрути, включително схеми на реакционни механизми и прогнози за потентност. DeepMind подчертава, че тези предложения са хипотези, които трябва да бъдат синтезирани и проверени експериментално. Ограниченията включват оскъдни данни, различия между лабораторните тестове и тесни динамични диапазони. Skills са достъпни в Google Antigravity, а 10 000 учени могат да кандидатстват за шест месеца безплатен достъп до най-високото ниво, при условия за допустимост и капацитет.