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      首個AI設計藥物誕生!AI制藥時代正在加速中

      2019年07月05日 14:20:17來源:制藥站編輯:阿多點擊量:40881

      賽多利斯

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        【制藥站 行業動態】人工智能技術擁有變革整個社會的力量。當前,隨著人工智能概念不斷深入,AI技術逐漸走向產品化、產業化和工程化,人工智能相關產業的研發和應用也在迅猛發展,并且越來越多的行業開始嘗試AI的力量。
       
      藥品
       
        百度創始人李彥宏曾表示,“人工智能是一個堪比'工業革命'的大革命,它會在很多領域帶來非常不一樣的體驗。”
       
        他預計,未來中國20年到50年,人工智能將成為經濟成長重要的推動力之一。不過,與國內相比,西方發達國家在這一塊的布局比較早,取得的進度也比較快。
       
        以制藥行業來說,由于新藥研發是一個大工程,它所需要的時間長、成本高、耗費精力多、風險高、回報期長,當前全球新藥研發的成本越來越高,這也使得不少科研人員開始將目光投向人工智能,“AI”制藥開始啟航,并逐漸成為全球藥企探索新藥的新途徑。
       
        “AI”制藥能給企業帶來哪些驚喜?
       
        關于“AI”制藥,藥企關心的莫過于成本以及研發問題,比如,能否帶來新藥研發時間上的縮短?能否幫助企業節省人工成本?能否降低風險?
       
        實際上,答案是比較理想的。AI制藥企業人員曾表示,通過AI計算、預測,能夠幫助藥企優先選擇容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發路線,從而減少研發時間和試錯范圍。尤其是晶型研發周期,會從幾個月甚至一年縮短到幾周到幾個月。這也意味著,AI能夠降低新藥研發的出錯率,提高成功率,縮短研發時間,為企業帶來更好的效益。
       
        另外,AI制藥若真能成為大勢所趨,未來對降低藥價必然產生作用。這也將進一步減輕患者用藥負擔,給患者提供更多高質藥品的選擇。一方面,藥企不必因為研發失敗過多而將成本轉移給患者,另一方面“AI制藥”能夠提高新藥上市速度,可以進一步平衡研發成本。
       
        專家指出,AI參與到藥物研發中只是起到輔助作用。比如,人類無法通過眼睛去檢查數目眾多的微小細胞,而通過AI就可以快速找到某種特定細胞,形成有價值的結論。
       
        從AI制藥的工作范圍來看,主要包括對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結果進行快速分析,提升新藥發現的效率,進而輔助靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、藥物晶型預測等。
       
        AI制藥面臨的難題
       
        雖然,AI制藥的好處的顯而易見的,不過面臨的關卡也非常大。業內表示,一款新藥研發到上市的周期平均時間為八年多,AI主要可以縮短周期,提高效率,降低其失敗概率,但由于數據集的缺乏,這一點的實現也非常困難。
       
        一方面,制藥企業需要利用已經成功藥物的數據去回溯驗證模型,這個過程本身難度就比較大,需要收集足夠多的數據量。
       
        另一方面,利用算法模型進行預測,通過實驗對這些結果進行驗證,同時對現有的模型進一步優化,算法是他們的生命力所在。
       
        當前,只有制藥巨頭紛紛進入“制藥2.0”時代,例如,2018年,丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發中心,增強AI方面競爭力,加速其嚴重慢性病產品管線的擴展和多樣化。
       
        2017年,英國葛蘭素史克公司與人工智能創業公司合作,利用大數據和機器學習,加快開發創新小分子藥物。
       
        2016年,美國強生公司把一些尚處于試驗中的小分子化合物轉交給一家人工智能企業,希望借助“機器智能”加速新藥研發。
       
        但從目前來看,整個行業還處于摸索階段,國外尚且如此,國內更落后一些。
       
        首個AI設計藥物誕生
       
        據科技日報報道,澳大利亞弗林德斯大學的研究團隊利用AI技術研制出一種名為“渦輪增壓”的流感疫苗,這種疫苗可以刺激人體免疫系統產生更多的抗流感病毒抗體。據悉,這是全球首個由AI設計的藥物。
       
        通常情況下,要研制一種疫苗,醫藥公司得篩選數百萬種化合物,并需要數千人連續工作5年,耗費高達數億美元。而在AI技術的幫助下,團隊首席專家、弗林德斯大學醫學教授尼古拉·彼得羅夫斯基帶領的小型科研團隊只用了大約兩年就開發出了這種疫苗。
       
        據悉,該研究團隊設計了一套名為“薩姆”的智能算法,其能夠學習現有成功的疫苗和失敗的案例,以判別疫苗對流感是否有效。然后,他們又創建了另一套稱作“瘋狂的化學家”的能夠創造出數萬億個虛擬化合物的智能程序。兩套協同工作從而提出有效的疫苗選項。
       
        小結
       
        隨著人工智能的發展,可以預見未來無論是在新藥研發還是其他領域,其前景都非常廣闊,但也要看到當前AI制藥行業還處于發展初期,依然有大量的難點需要突破,相關產品的大面積落地應用也還需要很長一段時間。
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