日本名古屋大学的研究人员创建并改进了人工智能（AI）设计，以合成比现有药物具有更好结合亲和力的新型胃酸抑制剂候选化合物。他们的研究结果发表在《通讯生物学》上，提出了一种与人工智能协同开发药物的新方法。

胃酸是食物消化的重要组成部分。然而，当胃粘膜分泌的平衡被扰乱时，胃酸会引起不适，严重时会导致胃溃疡、反流性食管炎等病症。因此，许多人转向胃酸抑制剂，其中大多数针对负责胃酸分泌的胃质子泵。这些药物有助于中和胃酸，缓解胃灼热和相关疾病的患者。

由名古屋大学药学院研究生院 Kazuhiro Abe 副教授和 Satoshi Yokoshima 教授领导的合作研究小组与 Intage Healthcare Corporation 和 SPring-8 辐射设施合作，采用了一种新颖的药物开发方法。他们重点研究胃质子泵的空间结构，胃质子泵是胃内壁中的一种复杂蛋白质结构，负责运输构成 HCl（构成胃酸的酸）的 H+ 质子。他们使用人工智能驱动的药物发现平台“Deep Quartet”对其进行了分析。

研究人员利用人工智能设计了具有独特化学结构的新候选化合物，以有效靶向胃质子泵。该团队的目标是识别可以同时结合到质子泵上多个位点的化合物，从而提高药物的整体有效性。他们化学合成了这些候选化合物，并使用冷冻电子显微镜分析了它们与蛋白质的结合结构。然后，对化合物进行进一步修饰以提高其结合能力。

研究人员利用人工智能生成了 100 多种具有独特化学结构的候选化合物。然后，专业化学家和结构生物学家选择了最有希望的合成候选物，并测试了它们结合和抑制胃质子泵的强度，最终揭示了合成的第六种化合物（DQ-06）比现有的参考化合物表现出更强的结合力。

尽管最初有所保留，但这项技术还是赢得了安倍的青睐。“当我看到一些奇怪的化学结构时，我感到很怀疑，包括 DQ-02（他们测试的第二个）和相关结构，”他说。“但我们怀疑人工智能提出如此奇怪的化学物质肯定是有原因的。我们注意到，与第二个相比，第一个化学物质的结合位点较窄，因此我们意识到人工智能的方法相当‘诚实’，针对给定的结合位点进行设计，这是灵活的。”

此外，为了深入了解结合机制，研究小组采用冷冻电子显微镜来可视化分子与胃质子泵的相互作用。他们发现结合强度还有进一步提高的空间。基于这一知识，通过在 DQ-06 中引入氯原子，合成了一种新化合物 DQ-18，从而产生更强的结合力。

“虽然结果证实该化合物按预期结合，但我们发现该化合物的结合袋和蛋白质之间仍然存在一些空间，”Abe 说。“如果我们填补这些间隙，化合物将更‘紧密’地贴合到口袋中，从而产生更强的粘合力”。

这种创新方法创造了一种结合亲和力比胃酸抑制剂原型化合物 SCH28080 高近 10 倍的化合物。安倍认为，这显示了人类与人工智能在药物发现中协同作用的重要性。“我们可以看到人工智能对于创造治疗方法很有用，但不是完全或自动的”，他说。“我们使用人工智能进行基于结构的药物设计，这是我们人类不擅长的。但我们选择了真正的候选药物来合成，而且我们确实亲手改进了它。我们有效地将人工智能用于我们不擅长的事情。但我相信，至少目前，做出任何最终决定最终都需要人类的知识。”

他们的研究代表了药物开发方面向前迈出的重要一步，有望为胃酸相关疾病提供更有效、更可靠的治疗方法，并激发新的药物发现方法。研究人员和人工智能之间的合作展示了人工智能作为与科学家合作的工具，彻底改变医学世界和改善人类健康的潜力。