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创科前线/ai研发新藥 10年缩至18个月
作者:   添加时间:2021年3月22日

  图:alex zhavoronkov(中)惊叹中国创科高速发展,故选择把分公司开在香港及上海。

  新藥研发既複杂又耗时,以致市场上很少有真正创新的藥物。有公司利用人工智能(ai)的帮助,成功生成了能够作用於特发性肺纤维化(ipf)这一非常难治疾病的一个小分子藥物,所耗费的时间和成本仅相当於传统藥物研究流程的十分之一。研发团队负责人表示,藥物将进入临床阶段,有望解决影响全球成千上万人的医疗需求。\大公报记者 古嘉瀰

  在疾病发展和进展中起作用的蛋白质即是靶点,而发现新靶点既是新藥研发的第一步,也是最困难的一步,成功率低於5%。虽然人工智能目前在临床研究阶段帮助不大,但在发现新靶点及临床候选化合物上,能有效减少成本。有见及此,英科智能(insilico medicine)利用其自主研发的藥物发现引擎pharma.ai,成为全球首间公司利用人工智能发现新突发性肺纤维化藥物。

  为了发现新突发性肺纤维化藥物,团队通过pharma.ai找到20个与纤维化相关的全新潜在靶点开始研究,将适应症範围逐步缩小到一个新靶点,然后通过人工智能化学生成系统,设计了一组新的化合物来选择性地抑制这个新靶点。这些分子经演算法可显示在细胞实验和动物模型实验的有效性,这些实验数据随后回馈给人工智能系统,人工智能再次设计新一批的化合物优化活性及成藥性,并再次验证。经过多轮的设计、合成、评估、优化、重新设计后,可确定临床前候选化合物,并计劃在2022年初进行临床研究。

  经费由10亿美元降至数百万

  传统的藥物发现首先要对数万个小分子进行测试筛选,然后进一步合成和测试,以便得到少数几个适合临床前研究的候选藥物,而过程平均需要花费10亿美元,以及长达10年的研发时间来进行藥物发现阶段,整个过程缓慢且成本高昂。而pharma.ai则集成了数百个人工智能模型,可生成假设、选择靶点、生成化合物和预测临床试验结果,形成一个快速和低成本效益的工作流程。

  团队利用pharma.ai,找到最合适的靶点,设计新型的小分子抑制剂,仅用了18个月,就完成藥物发现阶段,仅用了数百万美元成本,创新地使用人工智能减少开发新藥的成本和时间,突破了传统新藥研发複杂又耗时的瓶颈。

  英科智能创办人及行政总裁alex zhavoronkov表示,为提高藥物创新的生产效率,大规模採用人工智能可以为行业带来变化。目前该公司正进行20多个以人工智能辅助新藥研发的计劃,有望解决全球广泛而未被满足的医疗需求。

     
 
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