AI化学语言模型扒拉出数10种既往未知代谢物

解析哺乳动物分子暗物质人工智能「化学语言模型」鉴定出数10种既往未知代谢物可为药物研发开辟全新作用靶点。Fei Wang、Russ Greiner计算机专业博士研究生Fei Wang左、计算机科学家Russ Greiner右、生物化学家David Wishart未出镜隶属于1支国际研究团队。该团队研发AI化学语言模型DeepMet能够识别哺乳动物体内此前未被发现的代谢物。拍摄Scott Lilwall/Amii宇宙学家将维系宇宙万物的神秘无形物质定义为暗物质。据估算这类不可见的暗物质占宇宙总量的/以上。化学领域中的暗物质指存在于骨骼与组织内、无法通过质谱法检测识别的数千种小分子也是代谢物的主要构成部分。近日阿尔伯塔大学计算机科学博士研究生Fei Wang在计算机科学家Russ Greiner与生物化学家David Wishart的指导下联合国际研究团队基于2,000余种已知人类代谢物的化学结构训练化学语言模型完整绘制出哺乳动物代谢组的分子暗物质图谱。该研究成果已于2026年1月发表于Nature。Nature化学语言模型预测未知代谢物ChatGPT等AI模型依靠学习语言规律预测语句词汇DeepMet原理与之类似通过解析已知代谢物的化学结构掌握代谢运行内在逻辑从而预测未知代谢物。研究人员生成10亿种潜在分子结构后发现AI高频输出的分子最有可能为天然真实代谢物。该技术依托生物化学固有规律实现生物体内未知分子的批量识别。目前团队已在人类与小鼠样本中成功鉴定出数10种未被报道的哺乳动物代谢物。研究作者表示代谢物是机体生理运作的核心组分。明确代谢物的供能机制、结构构建功能与信号传导作用能够优化疾病诊断手段助力研发靶向调控代谢通路的新型药物。「基因如同人体的先天蓝图决定先天生理特征代谢物则反映机体实时生理状态其研究价值不言而喻。」Russ Greiner说道。本研究由路德维希癌症研究中心、美国国立卫生研究院、加拿大基因组计划、不列颠哥伦比亚基因组机构、阿尔伯塔基因组机构、加拿大创新基金会、加拿大首席研究员计划、普林斯顿语言研究所、加拿大自然科学与工程研究理事会、阿尔伯塔人工智能研究院Amii及加拿大高级研究院联合资助。Russ Greiner与David Wishart为妇女与儿童健康研究所研究员。详细总结思维导图核心内容参考Researchers shed light on molecular dark matter in mammals https://www.ualberta.ca/en/folio/2026/04/researchers-shed-light-on-molecular-dark-matter-in-mammals.html注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。