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未來人工智能將比人類更快研發(fā)出藥物化合物

2017-06-03 14:02:39分類:行業(yè)資訊4962

  如今,人工智能算法可以通過深度學習進行非常詳盡的數(shù)據(jù)分析,從人臉識別到醫(yī)學影響分析,人工智能算法的表現(xiàn)已經(jīng)趕上甚至超越了人的表現(xiàn)。越來越多的高科技被各大藥企應用于新藥研發(fā)領域,他們希望借此探索提高新藥研發(fā)效率、節(jié)省更多成本的路徑。

  Atomwise,一家位于舊金山的創(chuàng)業(yè)公司和Y Combinator公司,已經(jīng)建立了一個名為AtomNet(pdf)的系統(tǒng),該公司試圖為潛在的埃博拉病毒和多發(fā)性硬化癥等疾病生產(chǎn)藥物。項目旨在運用超級計算機、AI和復雜的算法模擬制藥過程,來預測新藥品的效果,同時降低研發(fā)成本。Atomwise推出了兩個顯示AtomNet潛力的項目,多發(fā)性硬化癥藥物和埃博拉病毒。根據(jù)Atomwise,MS藥物已被許可給未經(jīng)公開的英國藥理公司,埃博拉藥物正在準備提交給同行評議的出版物。

  Atomwise最近利用AI技術,在不到一天的時間內對現(xiàn)有的7000多種藥物進行了分析測試,為尋找埃博拉病毒治療方案做出了貢獻。根據(jù)該公司的統(tǒng)計,如果利用傳統(tǒng)方法,這項分析需要花費數(shù)月甚至數(shù)年才能完成。不過 Atomwise 公司的首席運營官 Alexander Levy 提到了 AtomNet 還需要進行測試,人工智能并不能解決所有醫(yī)學發(fā)展的問題。除挖掘化合物研制新藥外,美國Berg生物醫(yī)藥公司通過研究生物數(shù)據(jù)研發(fā)新型藥物。“Berg 通過其開發(fā)的 Interrogative Biology 人工智能平臺,研究人體健康組織,探究人體分子和細胞自身防御組織以及發(fā)病原理機制,利用人工智能和大數(shù)據(jù)來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。

  由于不斷試錯的成本太高,越來越多的藥物開發(fā)廠商開始轉向計算機和人工智能,希望利用這種技術來縮小潛在藥物分子的范圍,從而節(jié)省后續(xù)測試的時間和金錢。為了識別那些有很大潛力可以作為藥物靶標的蛋白質的編碼基因,這些廠商把希望寄托了算法上。目前,一些新的算法模型增加了新層次的復雜性,用來縮小相關蛋白質、藥物和臨床數(shù)據(jù)的范圍,以便更好地預測哪些基因最有可能讓蛋白質和藥物結合。研究人員估計,大約15%~20%的新藥成本都耗費在探索階段。通常情況下,這意味著高達幾億美元的支出,以及3~6年的工作。如今,有人希望通過AI將這一過程縮短至幾個月,并大幅降低研發(fā)成本。

  TwoXAR正在開發(fā)一種AI驅動的青光眼藥物,Berg正在從事算法上的癌癥治療。Atomwise公司的項目獨特之處在于,它從人生到死過程中把大量數(shù)據(jù)抽取出來。因為涉及大量昂貴和耗時的藥物,該功能解決了制藥行業(yè)的“生死”問題。Atomwise公司稱其在新藥發(fā)現(xiàn)、結合親和力預測和毒性檢測上得到了世界上最好的結果。在合作伙伴方面,Atomwise除了與Merck公司和Autodesk進行一些保密項目外,公司也持續(xù)與學術界和企業(yè)客戶開展研究工作。

  人工智能開發(fā)新藥的企業(yè)逐漸增多,除了歐美藥企,日本藥企也積極面對新科技。我們相信,隨著科研人員找到現(xiàn)有知識體系中的新模式,必將出現(xiàn)一波不可小覷的醫(yī)藥創(chuàng)新。

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