News Release 

利用AI生成完美分子——化学分子生成数据基准平台

Insilico Medicine与合作伙伴共同发布化学分子生成数据基准平台MOSES(Molecular Sets)

InSilico Medicine

Research News

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IMAGE: MOSES - a benchmarking system for generative chemistry models view more 

Credit: Insilico

2020年11月30日——AI药物研发领域领先企业Insilico Medicine今日在国际知名药理学期刊《药理前沿进展》(Frontiers in Pharmacology)上发表论文《Molecular Sets (MOSES):化学分子生成数据基准平台》。除了Insilico Medicine和Neuromation团队的成员外,论文作者还包括阿斯利康的Simon Johansson和Hongming Chen、哈佛大学的Benjamin Sanchez Lengeling,以及多伦多大学计算机科学系向量学院和加拿大高级研究院(CIFAR)的Alan Aspuru-Guzik。

2018年,Insilico Medicine推出MOSES(Molecular Sets)平台,多个研究小组加以利用。MOSES平台包含一个标准化的数据集、一组指标和多个基线,用于比较化学分子生成模型。过去的两年里,Insilico Medicine在平台中加入新的基线以扩展资源库、完善评估标准,并提供简易的平台使用方法,达到开箱即用的效果。Insilico Medicine今日宣布,描述MOSES平台的论文已发表在药理学期刊《药理前沿进展》的 “AI药物研发”(Artificial intelligence for Drug Discovery and Development )特刊上。论文即将发表,请点击此链接阅读。有关MOSES平台的更多信息请前往GitHub链接

"全新化学分子生成发展迅猛,在统一框架下比较机器学习模型起到至关重要的作用;MOSES平台大大简化了新分子模型与已有方法进行比较的过程,无需重新设置所有基线。MOSES平台是多个生成化学实验室共同心血的结晶,是携手紧密合作取得的成果;过去两年中,我们一起优化了这个平台,让平台功能尽可能简单直观。能让研究人员通过平台证明结果的可重复性与可解释性,我们感到十分荣幸。"论文的资深作者Daniil Polikovskiy说。

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如需关于本文更多的信息、图片,或是采访,请联系:ai@insilico.com

关于 Insilico Medicine:

Insilico Medicine致力于开发生成模型、强化学习系统,以及其他新颖的机器学习技术,运用其技术来生成具有特定性质的全新分子结构。Insilico Medicine还从事用于生成合成生物数据、靶点识别和预测临床试验结果的软件开发,并整合两种商业模式:通过其Pharma.AI平台(http://www.insilico.com/platform/)提供AI药物发现服务和软件,同时企业内部也开展临床前研究,研究基础正是我们在自研平台发现的新型药物靶点和新型分子的基础上展开探索的结果。自2014年公司成立以来,Insilico Medicine总募资了超过5200万美元,发表100篇以上的开创性论文,申请专利数超过25项,并获得许多业界肯定的奖项。网站:http://insilico.com/

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