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太阳集团娱乐网址|未来人工智能将比人类更快研发出药物化合物

本文摘要:总部位于旧金山的初创公司Atomwise和YCombinator已经创建了一个名为AtomNet(pdf)的系统,该系统试图生产治疗埃博拉病毒和多发性硬化症等潜在疾病的药物。Atomwise发布了两个展示AtomNet潜力的项目,多发性硬化症药物和埃博拉病毒。

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现在的人工智能算法通过深度自学可以进行非常详细的数据分析。从人脸识别到医学影响分析,人工智能算法的显示已经跟上甚至打破了人类的显示。

越来越多的高科技被各大制药公司应用于新药研发领域,他们期望探索提高新药研发效率、节约更多成本的途径。总部位于旧金山的初创公司Atomwise和YCombinator已经创建了一个名为AtomNet(pdf)的系统,该系统试图生产治疗埃博拉病毒和多发性硬化症等潜在疾病的药物。该项目的目的是利用超级计算机、人工智能和简单算法模拟制药过程,预测新药的效果,降低研发成本。Atomwise发布了两个展示AtomNet潜力的项目,多发性硬化症药物和埃博拉病毒。

据Atomwise称,MS药物已被授权给已出版的英国药理公司,埃博拉药物正被提交给同行评审的出版物。Atomwise最近利用AI技术,在近一天的时间内分析测试了7000多种现有药物,为寻找埃博拉病毒化疗方案做出了贡献。根据该公司的统计,如果使用传统方法,这种分析需要几个月甚至几年才能完成。

但是Atomwise首席运营官AlexanderLevy提到AtomNet也必须进行测试,人工智能并不能解决医学发展的所有问题。美国伯格生物医学公司除了挖掘化合物开发新药外,还通过研究生物数据开发新药。“伯格研究人体的健康组织,探索人体分子和细胞的自卫组织,以及攻击原理和机制,利用人工智能和大数据计算人体分子的潜在药物化合物。

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由于试错成本太高,越来越多的R&D药物制造商转向计算机和人工智能,希望利用这一技术扩大潜在药物分子的范围,从而在以前的测试中节省时间和金钱。为了鉴定作为药物靶点具有巨大潜力的蛋白质的编码基因,这些制造商已经耗尽了他们对算法的期望。目前,一些新的算法模型降低了新水平的复杂性,用于增加蛋白质、药物和临床数据的范围,从而更好地预测哪些基因最有可能融合蛋白质和药物。

研究人员估计,新药成本的15% ~ 20%左右花费在探索阶段。一般来说,这意味着少了几个亿的支出和3 ~ 6年的工作。

现在有人期望通过AI把这个过程延长到几个月,大大降低研发成本。


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