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人工智能药物发现 吸引制药公司目光

2019-08-05 来源:生命新知  标签: 掌上医生 喝茶减肥 一天瘦一斤 安全减肥 cps联盟 美容护肤
摘要:日本政府于2016年启动了一个以日本“K”超级计算机为中心的研究联盟,以提高数十家当地公司和机构的药物发现效率。其中包括武田制药、富士通、日本电气公司、京都大学医院及日本理化研究所Riken。

人工智能(artificialintelligence,AI)辅助药物开发的典型例子是武田制药与Numerate公司的合作,武田制药将利用Numerate公司的AI组件来寻找肿瘤、胃肠疾病和中枢神经系统疾病的小分子药物。罗氏制药子公司基因泰克与GNSHealthcare公司也达成了一项协议,基因泰克将使用GNSHealthcare的AI平台,以更好地了解何种因素影响了肿瘤药物的疗效。

2017年5月,Exscientia公司与赛诺菲公司签订了一项协议,其中包含了高达2.8亿美元的分期付款。Exscientia将为赛诺菲提供化合物设计服务。这一趋势表明,制药行业对AI的长期怀疑态度正转为真正的兴趣,这可能是因为AI有望解决该行业的主要痛点:临床失败率较高。

制药行业愿意考虑AI的做法,反映了这样一种现实,即药物发现是费力、耗时的,而且不是特别有成效。在临床成功率方面,持续20年的下降趋势最近才有所改善。尽管如此,目前只有十分之一的药物进入了1期临床试验。BenevolentAI子公司BenevolentBio的CEOJackieHunter说,“一半的失败是由于缺乏疗效,这说明,我们没有选好正确的靶标。”

那些一直在观望AI的公司现在也加入了进来。最著名的药物发现机器学习模型也许是IBM的沃森。IBM于2016年12月与辉瑞公司签署了一项协议,以帮助辉瑞公司发现肿瘤免疫药物。IBM的沃森通过对大量的文本数据进行分类,提供快速的分析,从而发现药物,并通过对大量实验室数据、临床报告和科学文献进行分类来检验假设。BenevolentAI也采用了类似的方法来挖掘研究文献和专有研究数据库。

生物医学数据的爆炸式增长推动了业界对AI的兴趣。海量数据促使科学家们寻找能够帮助他们驾驭大量信息的学习算法。

许多对AI药物研发的兴奋之情已从其他领域外溢出来。机器视觉领域已产生了复杂的多层人工神经网络,被称为深度学习算法,可以用来模拟实验数据和文本数据的生物处理过程。

耶鲁大学的MarkGerstein说,过去,人们没有足够的数据来正确地训练深度学习算法。现在,研究人员已经能够建立大规模的数据库,并利用这些算法处理数据。

Numerate公司是越来越多的AI公司之一,这些公司利用这些海量数据,将其应用于药物发现。Numerate的CEOGuidoLanza说,“我们把AI应用到化学设计上”。Numerate将通过虚拟化合物筛选、设计和优化化合物及对吸收、分布、代谢和排泄与毒性的建模,为武田制药公司提供临床试验的候选药物。

学术实验室也在拥抱AI工具。2017年4月,Atomwise公司推出了“AI分子筛选奖励计划”,该计划将向多达100所大学的研究实验室免费提供72种潜在的治疗性化合物。Atomwise是多伦多大学的衍生公司,其在2015年与默克公司结成联盟。Atomwise将利用它的AtomNet平台来筛选1000万个分子,为每个实验室提供72种化合物,这些化合物针对的是实验室选择的特定靶标。

日本政府于2016年启动了一个以日本“K”超级计算机为中心的研究联盟,以提高数十家当地公司和机构的药物发现效率。其中包括武田制药、富士通、日本电气公司、京都大学医院及日本理化研究所Riken。

上海一家科技公司与耶鲁大学的研究人员合作进行了一项研究,该研究使用了上海这家公司的深度学习算法来识别血管生长的关键机制。这一结果可能有助于发现抑制肿瘤血管的药物。

大学研究实验室的AI专业知识已催生了一批致力于加速药物研发的AI初创公司和合作项目。InsilicoMedicine公司公布了ALS.AI,这是一个致力于肌萎缩侧索硬化症的个性化药物发现和生物标记物开发平台。这家公司专门研究生成式对抗网络,这是一种深度学习算法,使两个神经网络互相对抗;一个网络(生成网络)试图模仿真实样本,并将其改善,直到第二个网络(判别网络)无法区分真实样本和生成网络的输出结果。

该公司对一个转录组学和转录反应数据库(其数据来自不同分子培养的人类细胞系)使用了该工具,以预测分子的治疗特性。InsilicoMedicine公司的CEOAlexZhavoronkov说,“我们主要是观察正常组织和受疾病影响的组织之间的基因表达变化,然后研究哪种分子可以逆转这一特征。”AI通过将算法应用于表型和定性分析,还具有加速临床前开发的潜力,这可能需要几个星期,或者数月。

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