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参考消息网9月11日报道 作为新药研发专家,人工智能(AI)已进化得越来越专业了。从初期计算机辅助药物设计(Computer Aided Drug Design),发展到如今的人工智能药物研发(AI Drug Discovery & Design),AI几乎参与了从药物靶点发现(target identification)到临床试验(clinical trials)的全流程。

英国“深层思维”公司(DeepMind)此前宣布,其开发的AI程序“阿尔法折叠”(Alpha Fold)已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构(protein structure)。解密“蛋白质宇宙”将帮助科学家更快发现可能成为药物靶点的蛋白质,加快新药研发。

在新冠疫情期间,多款治疗药物和疫苗问世背后也有AI的“身影”。AI技术被用于加速新冠小分子药物(small-molecule drug)、抗体药(antibody drug)和疫苗(vaccine)研发,满足了新冠大流行对药物的急迫需要。

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(邱炯\插画)

为何要靠AI助力?近年来,传统制药深陷“反摩尔定律”(Inverse of Moore's Law):尽管制药公司几十年来不断增加投资,但投资10亿美元得到的上市新药数目每9年就减少一半。药物研发周期长、投入高、成功率低,需先对数万个小分子测试筛选,最后只有少数几个能推进到临床。

AI新药研发策略(AI-based strategies for drug discovery and development)大大加快了这一进程,据英国AI制药公司Exscientia数据,AI将项目立项推进到临床前候选化合物(preclinical candidate compounds)的时间,从平均4年半缩短至约13.7个月,时间缩短近75%。

当下,很多传统药企(pharmaceutical companies)正在建立内部AI团队(building up their own in-house AI teams),大型科技公司(Big Tech)也通过投资或收购加速布局“AI制药”,多个由AI发现和设计的药物分子已进入临床试验。正如英国《自然》杂志所预测的,当最近这个十年即将结束之际,或许每一款新药设计中都将有AI的身影(AI will have a part in the design of every new drug)。(彭茜)

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