据中国科技网5月15日消息，美国加州大学圣迭戈分校科研团队开发出一种可模拟药物发现早期化学过程的机器学习算法POLYGON，并已合成出32种治疗癌症的新候选药物。该算法经一个包含超过100万个已知生物活性分子的数据库的数据训练，可生成新候选药物原始化学式等信息。经测试，新合成的32种药物可与癌症联合治疗中的重要潜在靶点MEK1和mTOR相互作用，有望通过抑制这两种“综合致死蛋白”杀死癌细胞。该研究可显著简化药物研发流程并为治疗找到新途径。相关研究成果发表于《自然·通讯》期刊。

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