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通过深度学习实现多靶点精神分裂症候选药物的自动设计和优化( Automated design and optimization of multitarget schizophrenia drug candidates by deep learning )
XTA B XJ C HC Yang FZA B XLA B ZXA D ZLA E XLA D CAB Chen QZ C
复杂的神经精神疾病如精神分裂症需要能够靶向多种G蛋白偶联受体（GPCRs）的药物来调节复杂的神经精神功能。在此，我们报告了一个包含深度递归神经网络(RNN)和多任务深度神经网络(MTDNN)的自动系统，用于设计和优化多靶点抗精神病药物。该体系成功地合成了具有预期多靶点活性的新分子结构，其中高阶化合物3被合成，并显示出对多巴胺D2、五羟色胺5-HT1A和5-HT2A受体的强活性。在MTDNN基础上进行了Hit扩展,对化合物3的6个类似物进行了实验评价,其中化合物8不仅具有特异性的多药理特性,而且在镇静和镇静的动物模型中表现出抗精神病作用,表明它们适合于进一步的临床前研究。该方法可作为设计具有多靶点结构的先导化合物的有效工具，在复杂的神经精神疾病的治疗中达到预期的疗效。
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