药物投递体系是指一系列将药物输送到体内特定部位以完成医治作用的办法和技能，提高了医治的精确性和作用并大大降低了副作用。光呼应药物投递是智能药物投递范畴的一大重要分支，使用光触发办法有望完成对药物的精准投递。其间，以紫外光（UV）为代表的短波光，因其能量强、可有用触发给药机制的特色备受重视。

  在本研讨中，论文团队经过自研大言语模型UVGPT和含时密度泛函理论TDDFT量子化学核算验证，成功规划出更有用的紫外光呼应给药分子。本研讨为药物投递范畴提出了新的大模型赋能的核算化学解决方案。

  如图1所示，研讨团队采用了PubChem数据会集的化合物信息对依据GPT-2结构大言语模型进行预练习，旨在生成具有高类药性和组成可及性的分子。其间化合物信息以SMILES方式输入，并经过Tokenizer完成了化合物信息的特征化。

  以此为基础运用紫外光分子数据集进行微调，使模型具有生成具有紫外光吸收特性的分子的才能。依据生成的紫外光分子数据集，研讨团队进一步构建了挑选模型。团队运用了开源QM7b数据集用于微调UVGPT和练习挑选模型的分子激起能以及分子的库仑矩阵。UVGPT使用了包含激起能从4.13到12.41 eV之间的分子的练习数据集，并从中学习紫外光呼应分子的定量结构-活性联系。

  研讨团队对模型生成分子的激起能（Excitation Energy）、类药性（Drug-Likeness）和组成可及性（SA）评分进行了评价。

  研讨使用库仑矩阵作为分子描述符，猜测分子的激起波长，并经过量子化学模仿来验证激起态特性。类药性评价以类药性的定量估量（QED）为目标，得分越高标明成药的或许性越大。组成可及性（SA）评分则用于体系性评价组成类药分子的难易程度，然后协助确认分子规划化合物的优先次第。

  如图2a所示，分子激起能的散布在5到11eV之间，大多数会集在8到9 eV，这与练习样本的散布亲近对应，标明UVGPT成功从分子数据会集学习了定量结构-活性联系并促进了分子规划。

  为了完善对分子激起能的评价，研讨团队进行了量子化学核算（含时密度泛函理论TDDFT）。图2b显现了分子的QED排名。研讨团队据此确认了9个类药性最高的分子，并在图3中展现了它们相应的SMILES分子式和QED值（从0.528到0.57不等）。有必要留意一下的是，SMILES表达式为OC1CC1OC(C)C分子展现了最高程度的类药性，但它并不存在于PubChem数据库中，而PubChem中有一种化合物（(1S,2S)-2-methylcyclopropan-1-ol）与OC1CC1OC(C)C类似，这进一步证明了该结构的有用性。

  相同的，依据图2c中的SA评分成果，研讨团队挑选出8个引荐分子（从5.47到5.92不等）并在图四中展现了其SMILES表达式。其间SMILES表达式为C=CC=NSN=C的分子SA值为5.537，归于共轭烯烃，SMILES表达式为CC(C(C1)N)S=N的分子SA值相同为5.537，归于累积多烯。

  为加深了解UVGPT的生成成果并验证激起态性质，该研讨还经过DFT核算对所挑选出的17个分子进行笔直激起，成果如表1所示。有6个分子的榜首激起能大于6.199eV（估测对应的最大吸收峰波长为200nm），到达饱和状态，7个分子的最大吸收峰波长介于200-400nm之间，5个分子处于可见光和近红外波段。SMILES表达式为C=CC=NSN=C的分子则具有紫外光吸收特性，有或许用于药物投递。

  本研讨将AI大言语模型使用于智能药物投递范畴，搭建了依据AI大言语模型的光呼应分子生成技能结构，并生成了可供进一步研讨的紫外光呼应给药分子。该结构证明大言语模型在包含但不限于药物投递的更多新药研制范畴有使用潜力，或将加快新药发现与药物规划的开展

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