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新研究揭示如何用人工智能研發(fā)新藥
新華社北京3月12日電（記者馬驍）英國(guó)《自然·生物技術(shù)》雜志近日刊發(fā)一篇由中國(guó)、加拿大、阿聯(lián)酋、美國(guó)等國(guó)科研人員合作完成的論文，闡述了團(tuán)隊(duì)如何使用生成式人工智能工具輔助開(kāi)發(fā)原創(chuàng)新藥，成功實(shí)現(xiàn)一款候選藥物早期研發(fā)降本增效，并在1期臨床試驗(yàn)中取得理想結(jié)果。
這是一款治療特發(fā)性肺纖維化的小分子候選藥物，由人工智能驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)藥公司英矽智能領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)利用人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)Pharma.AI篩選靶點(diǎn)，并設(shè)計(jì)藥物�？蒲腥藛T與平臺(tái)反復(fù)互動(dòng)，給予平臺(tái)正向或負(fù)向反饋，不斷縮小潛在靶點(diǎn)和化合物分子結(jié)構(gòu)篩選范圍，優(yōu)化靶點(diǎn)和化合物選擇。
據(jù)介紹，英矽智能基于該公司自2014年成立以來(lái)積累的大量數(shù)據(jù)來(lái)建立了Pharma.AI平臺(tái)。
新研究論文作者之一、英矽智能研究人員趙衡告訴新華社記者，針對(duì)科研人員關(guān)注的病癥，Pharma.AI可以分析多種數(shù)據(jù)和生物通路，以篩選出相應(yīng)的潛在靶點(diǎn)，再根據(jù)選定靶點(diǎn)列舉分子結(jié)構(gòu)。此外，該平臺(tái)還可以“反向”篩選，針對(duì)已知分子結(jié)構(gòu)列舉相應(yīng)的作用靶點(diǎn)和適用的病癥，通過(guò)“老藥新用”等策略縮短新藥研發(fā)流程。
論文第一作者、英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)官任峰介紹說(shuō)，在這款候選藥物進(jìn)入臨床前，研究團(tuán)隊(duì)歷時(shí)18個(gè)月共生成78個(gè)候選化合物。相比傳統(tǒng)制藥方法，由人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)效率顯著提升，而成本大幅降低。
目前，這款候選藥物正在中美兩國(guó)同步開(kāi)展兩項(xiàng)隨機(jī)雙盲對(duì)照2a期臨床試驗(yàn)，有望成為首款作用靶點(diǎn)與化合物分子均由人工智能平臺(tái)發(fā)現(xiàn)且研發(fā)成功的創(chuàng)新藥物。
英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官亞歷克斯·扎沃龍科夫表示，醫(yī)藥研發(fā)是需要全球共同應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)，這項(xiàng)研究讓人們可以更深入了解以科學(xué)數(shù)據(jù)為支撐、用人工智能發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)新藥的成效。
新華社北京3月12日電（記者馬驍）英國(guó)《自然·生物技術(shù)》雜志近日刊發(fā)一篇由中國(guó)、加拿大、阿聯(lián)酋、美國(guó)等國(guó)科研人員合作完成的論文，闡述了團(tuán)隊(duì)如何使用生成式人工智能工具輔助開(kāi)發(fā)原創(chuàng)新藥，成功實(shí)現(xiàn)一款候選藥物早期研發(fā)降本增效，并在1期臨床試驗(yàn)中取得理想結(jié)果。
這是一款治療特發(fā)性肺纖維化的小分子候選藥物，由人工智能驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)藥公司英矽智能領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)利用人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)Pharma.AI篩選靶點(diǎn)，并設(shè)計(jì)藥物�？蒲腥藛T與平臺(tái)反復(fù)互動(dòng)，給予平臺(tái)正向或負(fù)向反饋，不斷縮小潛在靶點(diǎn)和化合物分子結(jié)構(gòu)篩選范圍，優(yōu)化靶點(diǎn)和化合物選擇。
據(jù)介紹，英矽智能基于該公司自2014年成立以來(lái)積累的大量數(shù)據(jù)來(lái)建立了Pharma.AI平臺(tái)。
新研究論文作者之一、英矽智能研究人員趙衡告訴新華社記者，針對(duì)科研人員關(guān)注的病癥，Pharma.AI可以分析多種數(shù)據(jù)和生物通路，以篩選出相應(yīng)的潛在靶點(diǎn)，再根據(jù)選定靶點(diǎn)列舉分子結(jié)構(gòu)。此外，該平臺(tái)還可以“反向”篩選，針對(duì)已知分子結(jié)構(gòu)列舉相應(yīng)的作用靶點(diǎn)和適用的病癥，通過(guò)“老藥新用”等策略縮短新藥研發(fā)流程。
論文第一作者、英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)官任峰介紹說(shuō)，在這款候選藥物進(jìn)入臨床前，研究團(tuán)隊(duì)歷時(shí)18個(gè)月共生成78個(gè)候選化合物。相比傳統(tǒng)制藥方法，由人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)效率顯著提升，而成本大幅降低。
目前，這款候選藥物正在中美兩國(guó)同步開(kāi)展兩項(xiàng)隨機(jī)雙盲對(duì)照2a期臨床試驗(yàn)，有望成為首款作用靶點(diǎn)與化合物分子均由人工智能平臺(tái)發(fā)現(xiàn)且研發(fā)成功的創(chuàng)新藥物。
英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官亞歷克斯·扎沃龍科夫表示，醫(yī)藥研發(fā)是需要全球共同應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)，這項(xiàng)研究讓人們可以更深入了解以科學(xué)數(shù)據(jù)為支撐、用人工智能發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)新藥的成效。
