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生成式AI加速新药研发
2024-11-07 22:47

生成式AI加速新药研发

来源:环球网

新药研发投资大、周期长、风险高。Nature数据显示,一款新药的研发成本平均约26亿美元,耗时约10年,成功率不到10%。新药研发大致可分为:疾病假说和靶点确认、化合物设计和评估,以及临床试验验证等三个阶段。

AI平台在药物研发过程中发挥着越来越重要的作用,其大大提高了研发效率,降低了研发成本。以ISM001-055为例,从早期的靶点发现到临床前候选化合物的确定,英矽智能仅用了18个月的时间,并投入了260万美金的研发资金。相比之下,传统药物研发流程通常需要4年半的时间,并需耗费数千万美金以上的研发投入。AI的发展,为新药研发带来了新的技术手段,有望应用于药物研发中的多个场景和阶段,帮助提高新药研发的效率和成功率。

利用生成式AI技术,英矽智能针对特发性肺纤维化这一难治性疾病,找到了全新的靶点,并成功生成了能够抑制该靶点的分子。据悉,为搭建最初的疾病靶点假说,研发团队采用英矽智能Pharma.AI平台的靶点发现引擎PandaOmics,首先在按照年龄和性别注释的组学数据和临床数据集上进行训练,再利用2016年发表在Nature Communications的iPANDA算法,通过深度特征合成、因果关系推断和全新通路重建提名潜力靶点。此后,团队融合自然语言处理(NLP)引擎,基于涵盖专利、出版物、研发基金、临床试验等文本数据的百万级文件进行新颖性评估和疾病-靶点关联度评分。

在英矽智能首席科学官任峰看来,当缺乏AI技术助力时,药物研发管线的成功率往往低于5%,即有95%的项目可能遭遇失败。而引入AI技术后,尽管无法确保将成功率提升至100%,但即便是将成功率提升三倍乃至五倍,已是很大的进步。他认为,有关AI必然失败或必然成功的观点都有失偏颇。对于AI制药技术应当持有合理的期望值。

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