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未來人工智能將比人類更快發明新藥?

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發表時間:20170525

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


Atomwise,一家位于舊金山的創業公司和Y Combinator公司,已經建立了一個名為AtomNet(pdf)的系統,該公司試圖為潛在的埃博拉病毒和多發性硬化癥等疾病生產藥物。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,同時降低研發成本。Atomwise推出了兩個顯示AtomNet潛力的項目,多發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 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學發展的問題。除挖掘化合物研制新藥外,美國Berg生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物?!癇erg 通過其開發的 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病原理機制,利用人工智能和大數據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,從而節省后續測試的時間和金錢。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、藥物和臨床數據的范圍,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,并大幅降低研發成本。


TwoXAR正在開發一種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據抽取出來。因為涉及大量昂貴和耗時的藥物,該功能解決了制藥行業的“生死”問題。Atomwise公司稱其在新藥發現、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進行一些保密項目外,公司也持續與學術界和企業客戶開展研究工作。


人工智能開發新藥的企業逐漸增多,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有知識體系中的新模式,必將出現一波不可小覷的醫藥創新。