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人工智能让新药研发减少“人工”

2022/09/26中国机器人网190

“以往,业界对新药研发的一个常见说法是3个‘10’——10年、10亿元、成功率低于10%。”9月21日,腾讯云深平台负责人刘伟向记者介绍。


现在,这个“天文数字”般的研发成本,正被逐步改变。


日前,腾讯云深平台与成都先导药物开发股份有限公司合作,共同设计完成业内首个经实验验证的“骨架跃迁分子生成算法”,证明模型能高效并准确地寻找新的候选分子,为药物研发者设计分子时提供更多启发。“新药研发临床前阶段的周期一般为3—5年,通过这套AI算法,只需要半年左右时间。”刘伟说。


“大海捞针”正在变得简单


传统新药研发,主要靠新药研发者的个人经验来完成。“研发团队的科研人员不断尝试,不断筛选,从而找出具有生物活性,也就是能治病的新分子。”这个过程无异于“大海捞针”,因而新药研发在全球看来都是成本极高的一件事。



其有两个弊端:人的经验相对局限,会制约研发成功率;人为不断试验操作,繁琐且流程长,会大幅度影响开发进程。


腾讯和成都先导合作开发的AI算法模型,则成功规避了这两个问题。


“我们用分子生成算法库来替代‘经验’。”刘伟介绍,这是一个庞大的数据库,哪些分子具备什么药性等信息,作为底层数据存储于库中。库中的数据,则来源于全球各类权威文献及研究结果,这使得它的多样性和权威性远高于个人经验。


仅仅是这个数据库的打造,就花了双方近半年的时间。


只是有了数据库还不行。“新药研发,是一个不断试错的过程。”双方在合作过程中,用AI人工智能手段,通过模型推理来替代这种“尝试”,用算法预测新开发出来的分子生物活性。


这就让整个研发的进度大幅加快。


争取在成都打造全球标杆


针对一款已上市的治疗类风湿药物,成都先导希望通过对该款药物迭代升级,实现差异化。


迭代升级的任务交给了“骨架跃迁分子生成算法”,设计出3万多个新分子,经由算法对活性进行模拟预测,以及对60多种属性进行预测,最终筛选出7个分子,进行化学和生物活性的实验验证。


实验结果显示,7个分子中6个具有良好药物活性。其中最好的一个,活性比当下上市药物提高了8倍。


这一过程,双方花了半年左右时间。“如果用传统做法,需要3—5年。”该负责人介绍,节省的还不只是时间,人工试验经费的成本,也随之减少90%。


这也是为什么近年来AI技术研发新药市场火热的原因。《2022易凯资本中国健康产业白皮书》显示,据不完全统计,从2018年至2021年,全国共有54起AI+药物研发融资事件,累计融资总额近130亿元。


“选择与成都先导合作的一个重要原因,是看中这里的发展环境。”刘伟说。


2019年,成都印发《关于促进成都医药健康产业高质量发展的实施意见》和《促进成都生物医药产业高质量发展若干政策》,提出打造世界级医药健康产业高地。


今年初,成都将“建圈强链”写入政府工作报告,生物医药成为20个产业链之一,创新药又是其中的重点。成都从7个方面,制定28项支持政策。


“这个领域,全球都处在起步期,我们争取起步就冲刺,在本土打造全球标杆。”刘伟说。

关键词: 人工智能 AI




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