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人工智能帮助新药研发

企业新闻 / 2021-07-31 02:27

本文摘要:在古代,神农尝百草,这只不过就是人工检验药物的过程。在现代,看完电影《我不是药神》的人也不会告诉,新药研发的成本是极高的。 在综艺节目《奇葩说道》中,经济学家薛兆丰提及:每一款新药研发的周期约是20年,平均值每款新药的研发费用高达20亿美元。所以,新药研发是一个高风险高回报的行业。人工智能时代,情况有了相当大的变化,人工智能可以对新药研发有相当大的协助。药的分类要解读人工智能对新药研发的协助,首先必须对药物做到一个大体的分类。 从药物分子的大小来分,一般可以把药物分成二类。

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在古代,神农尝百草,这只不过就是人工检验药物的过程。在现代,看完电影《我不是药神》的人也不会告诉,新药研发的成本是极高的。

在综艺节目《奇葩说道》中,经济学家薛兆丰提及:每一款新药研发的周期约是20年,平均值每款新药的研发费用高达20亿美元。所以,新药研发是一个高风险高回报的行业。人工智能时代,情况有了相当大的变化,人工智能可以对新药研发有相当大的协助。药的分类要解读人工智能对新药研发的协助,首先必须对药物做到一个大体的分类。

从药物分子的大小来分,一般可以把药物分成二类。1.化学药化学药的较慢成分是单一、具体的化学小分子,分子量一般来说大于1000道尔顿(也就是1000个质子质量)。这种药可以通过实验室化学合成制取,其分子结构可以用紫外可见分光光度计,核磁共振与红外光谱仪等仪器检验。

这种药物分子可以必要转入细胞产生药效。知名的阿司匹林(aspirin)就是一种化学药,阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明者,可用作化疗发烧、痉挛、头痛等病症。再行比如伟哥(viagra)是由美国辉瑞研制开发的一种口服化疗男性性功能障碍的药物,在音乐人李宗盛等人合唱的《最近比较烦》这首歌中,有这样一句“我哭泣和饭岛爱一起晚餐,梦中的餐厅灯光过于明亮,我寻不着那蓝色的小药丸”,这个蓝色的小药丸就是伟哥,这也是一种化学药。

2.生物药生物药一般是抗体、蛋白(多肽)、核酸类药物,分子量一般来说远大于1000道尔顿。所以生物药是大分子药。比如化疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。

1958年,中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的率领下,月启动人工合成胰岛素项目,1966年获得巨大成功。我国人工合成的胰岛素只不过就是一种人工合成的蛋白质分子,这是一种生物药。对于人工智能新药研发来说,多数情况下较为合适处置化学药,对于大分子生物药的研发,目前的人工智能技术还有点力不从心。

新药研发与药物靶点要解读新药研发,我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来医治的。从分子生物学的角度来说,有的病情是由于分子的传达缺陷引发的,比如胰岛素减少引发糖尿病;也有的病情是因为分子的传达过强劲引发的,比如组胺过低引发过敏。那么,人为什么不会生病呢?因为身体是由细胞构成的,细胞是由化学小分子和生物大分子联合构成,它们并不是非常简单地重新组合在一起,而是互相级联起到包含一个简单可观的网络,有所不同的生理功能可以看作这个极大网络中一条条串联的线路。

我们身体的疾病,除了外科受损之外,多数是这个网络上某个线路再次发生了出现异常,这就样子某条交通线再次发生了阻塞一样。出院的目的就是关上这个交通堵塞点。

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这个交通堵塞点也就是药物分子必须起到的“靶点”。在分子生物学经常出现之前,没药物靶点这个概念。

在那个时候,无论是全球各地的草药,还是无意间找到的青霉素,都是根据经验、猜测或者巫术来揣度人体的发作原因。中药就是其中一个例子,一般中药有副作用,这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的,所以它的靶点很杂乱,相等于是用散弹枪去射击训练,而现代西药则样子是用狙击枪去射击训练。因此,人体内的所有分子都有可能沦为潜在的靶点,这些分子有可能在细胞膜上,或者在细胞质里,有些有可能在细胞核里;这些分子也有可能在血液里,或者在大脑中——有所不同分子的特点有所不同。

比如抗体等生物大分子不能与体液和细胞膜上的分子融合,而化学小分子则更容易击穿细胞膜甚至转入细胞核发挥作用。有所不同药物转入体内的方式是有所不同的,一个好的药物必须确保它们不要在转入体内的途中损失掉(比如被胃液的酸性生锈等等)。而且药物的设计必需有很好的靶向性,比如有的药必须转入大脑,那么就必须穿越血脑屏障;有的药为了不影响婴儿,则期望它不要利用母婴屏障。

最差的药物设计的标准是:设计出来的药只与想要化疗的器官和分子发挥作用,而不产生其他的副作用。但是,由于生物功能是一条线路,这个线路上有可能好比一个分子有沦为靶点的潜力,因此要寻找最关键的靶点才不会最有效果。但事情没那么非常简单,在生物体中,某种程度一个分子有可能是多功能的,如果诱导了这个分子,有可能就不会引发其他长时间功能的受损,这就是产生副作用,有些副作用还很相当严重,因此,要自由选择十分整洁特异的分子作为药物靶点。

药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物,特别是在是基因测序技术发展一起之后才有的新概念。通过研究寻找确实起到的原因(分子机理),可以为药物研发获取了新的原理。

人工智能协助新药研发人工智能是必须有大数据作为原料的,而新药研发领域只不过是一个大数据非常丰富的宝库,因此这为人工智能获取了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今,最少公开发表了45万种化合物作为药物的研究对象,这是一个极大的数据库,对于这样的大数据,人工智能可以充分发挥它的独有起到。不久前,《科学美国人》与世界经济论坛公布了2018年十大新兴技术,人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加快新药研发就是其中之一。

目前,在全球有最少100家企业正在探寻新药研发的人工智能方法,在国外,葛兰素史克、默克、杜邦与赛诺菲公司都早已布局人工智能新药研发。在中国,也兴起了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业,药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

对于化学分子的设计而言,以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验,人工设计药物。这个过程就跟程序员写出程序一样,有的人有天分,写出一个程序就能顺利运营,有的人没有天分,设计了许多也没好用的。因此,在当时就有很多人说道,药物的化学设计是一种艺术,甚至是一种玄学。

现在,则可以用机器来自学药物和药物靶点的融合特点,从而让机器来展开药物设计,这也能大大提高顺利设计的概率。人工智能通过计算机仿真,可以对药物活性、安全性和副作用展开预测。

人工智能可以应用于在药物研发的有所不同环节,还包括虚拟世界检验苗头化合物、新药制备路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提升新药研发的效率呢?因为人工智能有很强劲的找到关系的能力,还有很强劲的计算能力。在找到关系方面,人工智能可以找到药物与疾病的相连关系,也能找到疾病与基因的相连关系。

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在计算能力方面,人工智能可以对候选的化合物展开检验,更加慢检验出有具备较高活性的化合物,为后期临床实验做到打算。人工智能在化合物制备与检验方面可以比传统手段阶段40%的时间,每年为药企节约上百亿的检验化合物的成本。

人工智能技术的经常出现,为中国在新药研发的国际竞争中构建急弯转弯获取了一定的可能性。


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