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瑞彩祥云

作者:時間:2019-09-09來源:科技日報收藏

據報道,因斯裏克醫學公司利用其開發的(AI)系统来构思和設計新的药物分子结构,然后合成并在小鼠中成功测试了一种主要。该AI系统設計分子的时间仅需21天,而設計、合成和验证的总时间约为46天。这项研究发表在本周的《自然·生物技术》杂志上。

本文引用地址:/article/201909/404582.htm

研究人員將與纖維化(疤痕)相關的蛋白DDR1設爲目標靶點。爲了尋找潛在的DDR1抑制劑,他們開發了一種利用生成對抗網絡(GAN)和生成強化學習(RL)的AI技術來加速分子的設計。

AI系统仅用了短短3周时间就构思和設計了3万种分子結構。經進一步篩選後,研究人員在實驗室中合成了其中6種分子,並在細胞中對其中兩種進行了測試。對最有希望的一種分子則在小鼠身上展開了試驗,結果表明,該分子對目標蛋白具有抑制作用,並表現出“類藥物”特性。從確定靶點到完成物分子的生物學驗證,整個過程只用了46天。

尽管AI系统設計的药物似乎并不比传统研究方法开发的DDR1抑制剂更有效,但与开发候選藥物的传统方法需要8年多时间和数千万美元的开发费用相比,因斯里克公司的新方法仅需数周时间,成本大约15万美元。

該項研究得到了加拿大多倫多大學和無錫藥明康德的協助。

傳統的藥物發現過程,以“高風險高回報”而聞名。據統計,醫藥公司平均每篩選出的8000種藥用分子中,只有1種能最終問世,這其中需要研發人員整周、甚至是整月地蹲坐實驗室,逐個測試藥物分子。得益于迅猛增長的計算能力、深度學習方法的引入以及大數據的興起,AI開始輔助藥物篩選,被認爲有可能爲整個醫藥行業省下數億美元的科研經費。但要知道,AI並不是魔法,其仍需要人們在原理上掌握更明確的生物信號調控、更有效的藥物靶點,未來才能給研發效率帶來革命性的提升。



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