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5月16日，中国科学院上海药物研究所研究员郑明月研究小组利用图神经网络的元学习技术，建立了激酶多靶活性筛选人工智能，支持用户定制（ai）平台kinomemeta为新型药物激酶靶点的发现和药物筛选提供了有力的工具。《核酸研究》发表了相关研究。 。

激酶靶向抑制剂是一种非常有价值的治疗药物，有必要系统地评估激酶小分子探针的多种药理作用。因此，有必要开发具有更广泛应用场景的人工智能算法，大规模筛选潜在激酶靶点和多靶选择性激酶小分子探针。 。

基于前期研究，研究人员从61万多个激酶活性数据中学习了不同激酶中活性化合物的作用模式，搭建了kinomemeta平台。该平台包括两个核心模块，其中“定制”模块允许用户使用私人数据构建新的激酶模型或提高现有激酶模型的预测能力；“预测”模块可以预测661种野生激酶和临床相关激酶突变体的活性概率。该平台还提供化合物激酶选择性分析、分子性质评估和类似抑制剂识别功能，协助研究人员进一步研究。 。

此外，基于平台的“定制”功能增强模型，研究人员筛选了实验室内的化合物，发现kinomemeta平台可以通过少数活性化合物快速提高预测能力。 。

构建和使用kinomemeta平台流程概述。图片来源于核酸研究。

相关论文信息：https://doi.org/10.1093/nar/gkae380。