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人工智能讓新藥研發減少“人工”

2022/09/26中國機器人網295

“以往,業界對新藥研發的一個常見說法是3個‘10’——10年、10億元、成功率低于10%。”9月21日,騰訊云深平臺負責人劉偉向記者介紹。


現在,這個“天文數字”般的研發成本,正被逐步改變。


日前,騰訊云深平臺與成都先導藥物開發股份有限公司合作,共同設計完成業內首個經實驗驗證的“骨架躍遷分子生成算法”,證明模型能高效并準確地尋找新的候選分子,為藥物研發者設計分子時提供更多啟發。“新藥研發臨床前階段的周期一般為3—5年,通過這套AI算法,只需要半年左右時間。”劉偉說。


“大海撈針”正在變得簡單


傳統新藥研發,主要靠新藥研發者的個人經驗來完成。“研發團隊的科研人員不斷嘗試,不斷篩選,從而找出具有生物活性,也就是能治病的新分子。”這個過程無異于“大海撈針”,因而新藥研發在全球看來都是成本極高的一件事。



其有兩個弊端:人的經驗相對局限,會制約研發成功率;人為不斷試驗操作,繁瑣且流程長,會大幅度影響開發進程。


騰訊和成都先導合作開發的AI算法模型,則成功規避了這兩個問題。


“我們用分子生成算法庫來替代‘經驗’。”劉偉介紹,這是一個龐大的數據庫,哪些分子具備什么藥性等信息,作為底層數據存儲于庫中。庫中的數據,則來源于全球各類權威文獻及研究結果,這使得它的多樣性和權威性遠高于個人經驗。


僅僅是這個數據庫的打造,就花了雙方近半年的時間。


只是有了數據庫還不行。“新藥研發,是一個不斷試錯的過程。”雙方在合作過程中,用AI人工智能手段,通過模型推理來替代這種“嘗試”,用算法預測新開發出來的分子生物活性。


這就讓整個研發的進度大幅加快。


爭取在成都打造全球標桿


針對一款已上市的治療類風濕藥物,成都先導希望通過對該款藥物迭代升級,實現差異化。


迭代升級的任務交給了“骨架躍遷分子生成算法”,設計出3萬多個新分子,經由算法對活性進行模擬預測,以及對60多種屬性進行預測,最終篩選出7個分子,進行化學和生物活性的實驗驗證。


實驗結果顯示,7個分子中6個具有良好藥物活性。其中最好的一個,活性比當下上市藥物提高了8倍。


這一過程,雙方花了半年左右時間。“如果用傳統做法,需要3—5年。”該負責人介紹,節省的還不只是時間,人工試驗經費的成本,也隨之減少90%。


這也是為什么近年來AI技術研發新藥市場火熱的原因。《2022易凱資本中國健康產業白皮書》顯示,據不完全統計,從2018年至2021年,全國共有54起AI+藥物研發融資事件,累計融資總額近130億元。


“選擇與成都先導合作的一個重要原因,是看中這里的發展環境。”劉偉說。


2019年,成都印發《關于促進成都醫藥健康產業高質量發展的實施意見》和《促進成都生物醫藥產業高質量發展若干政策》,提出打造世界級醫藥健康產業高地。


今年初,成都將“建圈強鏈”寫入政府工作報告,生物醫藥成為20個產業鏈之一,創新藥又是其中的重點。成都從7個方面,制定28項支持政策。


“這個領域,全球都處在起步期,我們爭取起步就沖刺,在本土打造全球標桿。”劉偉說。

關鍵詞: 人工智能 AI




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