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          人工智能為新藥研發(fā)分憂

          作者: 時(shí)間:2020-02-13 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào) 收藏

          人機(jī)對(duì)弈、刷臉支付、輔助診療……人工智能()正在悄無(wú)聲息地融入生活的方方面面。不過(guò),你可能想不到,藥物也可以借力技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)研發(fā)。通過(guò)大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),融入新藥研發(fā)可望有效縮短研發(fā)時(shí)間,降低研發(fā)成本。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202002/409853.htm

          據(jù)全球健康藥物研發(fā)中心主任、清華大學(xué)藥學(xué)院院長(zhǎng)介紹,創(chuàng)新藥的研發(fā)從認(rèn)知疾病發(fā)生原因、確定針對(duì)疾病的藥物靶點(diǎn)、實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)新的分子或化合物開始,通過(guò)體外及動(dòng)物體內(nèi)實(shí)驗(yàn)了解其安全性、毒性反應(yīng),以及在動(dòng)物體內(nèi)的代謝過(guò)程、作用部位和作用效果,再經(jīng)過(guò)首次人體試驗(yàn),經(jīng)歷Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期臨床試驗(yàn),證實(shí)安全有效及質(zhì)量可控制之后,才可以獲批上市。

          “整個(gè)研發(fā)過(guò)程往往需要10到15年時(shí)間,投入10億到15億美元,其中包括失敗的成本。”說(shuō)。

          “在從初步篩選的百萬(wàn)個(gè)化合物和隨后的千百個(gè)逐級(jí)候選藥物優(yōu)化中,最后可能只有一個(gè)能被選出來(lái)做成藥物?!北本┐髮W(xué)前沿交叉學(xué)科研究院定量生物學(xué)中心研究員裴劍鋒說(shuō),新藥研發(fā)失敗率非常高,任何一步失敗都會(huì)導(dǎo)致最終失敗。

          新藥研發(fā)有沒(méi)有捷徑?科研人員發(fā)現(xiàn),AI技術(shù)可以為他們“分憂”。

          “AI技術(shù)可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有化合物數(shù)據(jù)庫(kù)信息的整合和數(shù)據(jù)提取、機(jī)器學(xué)習(xí),提取大量關(guān)于化合物不同屬性的關(guān)鍵信息?!?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/丁勝">丁勝說(shuō),這不僅避免了盲人摸象般的試錯(cuò)路徑,還能大幅提高化合物篩選的成功率,最終降低研發(fā)成本和工作量。

          “藥物研發(fā)的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本越來(lái)越高,而AI技術(shù)是有力突破點(diǎn)?!迸釀︿h說(shuō),有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表明,人工智能的融合可為新藥研發(fā)節(jié)約近一半時(shí)間,每年節(jié)約化合物篩選成本和臨床試驗(yàn)費(fèi)用達(dá)數(shù)百億美元。

          裴劍鋒認(rèn)為,AI技術(shù)尤其是強(qiáng)人工智能的發(fā)展,有望解決藥物設(shè)計(jì)中挑戰(zhàn)性的難題。例如,隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)和AI文獻(xiàn)信息提取技術(shù)發(fā)展,未來(lái)AI能自動(dòng)處理海量非結(jié)構(gòu)化的專利、文獻(xiàn)數(shù)據(jù),從中提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識(shí)圖譜和認(rèn)知圖譜,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)和藥物分子。

          一批藥物研發(fā)初創(chuàng)公司和研發(fā)機(jī)構(gòu)正在將AI技術(shù)的應(yīng)用變?yōu)楝F(xiàn)實(shí):北京英飛智藥科技有限公司將AI技術(shù)與資深藥物研發(fā)專家的經(jīng)驗(yàn)融合,開發(fā)出了藥物設(shè)計(jì)AI研發(fā)平臺(tái)“智藥大腦”;全球健康藥物研發(fā)中心打造了高通量、高精度人工智能藥物篩選計(jì)算平臺(tái)“人工智能藥物研發(fā)平臺(tái)”……

          裴劍鋒認(rèn)為,在AI深度參與和高性能計(jì)算能力支撐下,未來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模型的有機(jī)結(jié)合將可能成為新的科研模式,引發(fā)甚至多個(gè)領(lǐng)域顛覆性的創(chuàng)新浪潮。 



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