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AI与新药研发

  传统的药物研发存在周期长、成本高、效率低的痛点。从成千上万的化合物中,筛选出数百个化合物进行临床前试验,通过临床前试验能进入临床试验的仅有数个化合物,而最终能获得FDA批准的药物更是寥寥无几。

 

图片来源:Pharmaceutical research and Manufacturers of America

 

  在大多数情况下,只有了解某一特定疾病的发生发展机制,找到相关关键靶点后,才能针对性地进行药物研发。生物系统具有复杂性和个体差异性,病理机制研究涉及基因、蛋白质、代谢以及外部影响因素等一系列过程。AI最重要的作用之一就是能够快速读取和处理这些来自于人体的复杂数据信息,筛选大量的遗传、代谢、临床信息数据,从而揭示复杂的生物网络面具下的疾病真相。大数据分析为新药研发提供新的药物作用靶点以及预测结果,使得药物研发更加精确而专一。
 
  AI可以广泛应用于从靶点确定到临床试验的全过程。在药物的临床前研究阶段中,AI通过深度学习,可以协助筛选和确认药物靶点,指导化合物的合成和筛选,优化先导化合物。AI技术亦可以用于临床试验中招募患者和优化临床试验。
 
图片来源:五元自制
 
 
  与传统的药物研发相比,基于AI的新药研发平台可以大大缩短研发时间和成本。化合物的筛选以及先导化合物的优化是重要的新药临床前研究步骤。利用AI技术可以以较低的成本进行大规模化合物的筛选,将原本需要花费数年时间进行化合物筛选和先导化合物优化的过程缩短至数周。
 
 
图片来源:Micar21.com