未來(lái)人工智能將比人類(lèi)更快研發(fā)出藥物化合物

2017-06-03 14:02:39分類(lèi)：行業(yè)資訊4767

　　如今，人工智能算法可以通過(guò)深度學(xué)習進(jìn)行非常詳盡的數據分析，從人臉識別到醫學(xué)影響分析，人工智能算法的表現已經(jīng)趕上甚至超越了人的表現。越來(lái)越多的高科技被各大藥企應用于新藥研發(fā)領(lǐng)域，他們希望借此探索提高新藥研發(fā)效率、節省更多成本的路徑。

　　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(gè)名為AtomNet(pdf)的系統，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(guò)程，來(lái)預測新藥品的效果，同時(shí)降低研發(fā)成本。Atomwise推出了兩個(gè)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Atomwise，MS藥物已被許可給未經(jīng)公開(kāi)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(shù)，在不到一天的時(shí)間內對現有的7000多種藥物進(jìn)行了分析測試，為尋找埃博拉病毒治療方案做出了貢獻。根據該公司的統計，如果利用傳統方法，這項分析需要花費數月甚至數年才能完成。不過(guò) Atomwise 公司的首席運營(yíng)官 Alexander Levy 提到了 AtomNet 還需要進(jìn)行測試，人工智能并不能解決所有醫學(xué)發(fā)展的問(wèn)題。除挖掘化合物研制新藥外，美國B(niǎo)erg生物醫藥公司通過(guò)研究生物數據研發(fā)新型藥物。“Berg 通過(guò)其開(kāi)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據來(lái)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(lái)越多的藥物開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商開(kāi)始轉向計算機和人工智能，希望利用這種技術(shù)來(lái)縮小潛在藥物分子的范圍，從而節省后續測試的時(shí)間和金錢(qián)。為了識別那些有很大潛力可以作為藥物靶標的蛋白質(zhì)的編碼基因，這些廠(chǎng)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(lái)縮小相關(guān)蛋白質(zhì)、藥物和臨床數據的范圍，以便更好地預測哪些基因最有可能讓蛋白質(zhì)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(zhù)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(guò)AI將這一過(guò)程縮短至幾個(gè)月，并大幅降低研發(fā)成本。

　　TwoXAR正在開(kāi)發(fā)一種AI驅動(dòng)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(guò)程中把大量數據抽取出來(lái)。因為涉及大量昂貴和耗時(shí)的藥物，該功能解決了制藥行業(yè)的“生死”問(wèn)題。Atomwise公司稱(chēng)其在新藥發(fā)現、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(jìn)行一些保密項目外，公司也持續與學(xué)術(shù)界和企業(yè)客戶(hù)開(kāi)展研究工作。

　　人工智能開(kāi)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(zhù)科研人員找到現有知識體系中的新模式，必將出現一波不可小覷的醫藥創(chuàng )新。

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