2024年1月11日，专注于将人工智能应用于生命科学领域的研发公司SyntheticGestalt 与全球领先的化学砌块（chemical building blocks）、化合物筛选和综合药物发现服务供应商Enamine达成合作，创建一套人工智能模型，以生成具有优化的物理化学和ADME/ Tox特性的可合成的生物活性化合物。
这些模型将适用于SyntheticGestalt的化合物发现计划，以及为学术用户和制药公司提供的服务。
Enamine将提供对其最大的按需制造化合物枚举数据库Enamine REAL数据库的访问权限，该数据库当前版本拥有380亿个分子。SyntheticGestalt将把REAL数据库添加到其药物发现服务中，该服务使用专有的人工智能模型对化合物的物理化学和ADME/ Tox特性进行预测。对于存在问题的化合物，该服务会即时提出改进的替代化合物。
Enamine将在3-4周内合成选定的化合物，并通过内部测试提供高质量的药理学体外分析数据，以简化和缩短发现周期。
此外，SyntheticGestalt还将利用Enamine提供的数据增强其预先训练的人工智能模型。预计该模型将成为全球最大的基于化合物三维结构的预训练模型，以提高 SyntheticGestalt机器学习模型的预测准确性。由此产生的模型将在联合研究的基础上提供给某些感兴趣的各方。预训练的人工智能模型及其性能将在2024年3月举行的英伟达年度盛会"英伟达GTC日本人工智能日"上展示。
Enamine业务发展总监Iaroslava Kos评论说：“人工智能/ML驱动的计算设计在发现新药方面的前景不容低估。只需合成少量新型化合物就能发现新的活性化合物，这看起来非常神奇。我们很高兴能与SyntheticGestalt合作，利用双方科学家的才能和专业知识实现共同目标。我们期待着共同努力，实现长期以来的治疗目标。”
SyntheticGestalt首席执行官Koki Shimada评论说："长期以来，机器学习在药物发现研究中的应用一直受到训练数据性能高但实际使用性能低的问题困扰。为了解决这个问题，有必要使用将在实际应用中使用的数据开发预训练模型。Enamine REAL数据库是市场上最值得信赖、规模最大的按需制造数据集，与我们的计划不谋而合。我们相信，我们正在开发的超大型预训练模型将实现人工智能药物发现领域的飞跃，就像大规模预训练在大型语言模型（LLM）领域带来的革命一样。"
关于 SyntheticGestalt
SyntheticGestalt是一家人工智能研发公司，专注于人工智能药物发现和其他生命科学领域。其研发重点是利用自主研发的人工智能技术发现有用物质。该研究中使用的人工智能平台具有基于云的可扩展结构，可对大型药物库进行预测，从而可以预测理化和 ADME/毒理学特性和早期毒性，以及酶的功能。SyntheticGestalt欢迎通过与公共机构和私营公司的联合研究进行开放式创新。
欲了解更多信息，请访问
https://syntheticgestalt.com
关于Enamine
Enamine是一家以科学为驱动力的综合发现CRO，在探索新的化学空间方面拥有独特的合作机会。公司将内部生产的筛选化合物（400万库存）和砌块（30万库存）与全面的综合发现服务平台相结合，以推进和加快药物发现工作。
欲了解更多信息，请访问
https://enamine.net
关于Enamine REAL数据库
Enamine REAL®数据库（REadily AccesibLe）收集了超过380亿个可在Enamine快速（3-4周）、高可行性（超过80%）、廉价合成的枚举式分子。REAL化合物是通过167种不同的合成方案，将137,000个分子砌块进行并行化学合成而得到的，是Enamine按需设计化合物以最大限度提高合成成功率的方法的基础。
参考资料：
https://www.prnewswire.com/news-releases/syntheticgestalt-and-enamine-to-collaborate-on-the-creation-of-ai-based-model-to-facilitate-drug-discovery-302032296.html
