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人工智能助力有望減少新藥研發(fā)成本和時間 據(jù)全球健康藥物研發(fā)中心主任、清華大學(xué)藥學(xué)院院長丁勝介紹，創(chuàng)新藥的研發(fā)從認知疾病發(fā)生原因、確定針對疾病的藥物靶點、實驗室發(fā)現(xiàn)新的分子或化合物開始，通過體外及動物體內(nèi)實驗了解其安全性、毒性反應(yīng)，以及在動物體內(nèi)的代謝過程、作用部位和作用效果，再經(jīng)過首次人體試驗，經(jīng)歷Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期臨床試驗，證實安全有效及質(zhì)量可控制之后，才可以獲批上市。 “整個研發(fā)過程往往需要10到15年時間，投入10億到15億美元，其中包括失敗的成本。”丁勝說。 “在從初步篩選的百萬個化合物和隨后的千百個逐級候選藥物優(yōu)化中，最后可能只有一個能被選出來做成藥物。”北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院定量生物學(xué)中心研究員裴劍鋒說，新藥研發(fā)失敗率非常高，任何一步失敗都會導(dǎo)致最終失敗。 新藥研發(fā)有沒有捷徑？科研人員發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)可以為他們“分憂”。 “AI技術(shù)可以通過對現(xiàn)有化合物數(shù)據(jù)庫信息的整合和數(shù)據(jù)提取、機器學(xué)習(xí)，提取大量關(guān)于化合物不同屬性的關(guān)鍵信息。”丁勝說，這不僅避免了盲人摸象般的試錯路徑，還能大幅提高化合物篩選的成功率，最終降低研發(fā)成本和工作量。 “藥物研發(fā)的時間和經(jīng)濟成本越來越高，而AI技術(shù)是有力突破點。”裴劍鋒說，有機構(gòu)預(yù)測數(shù)據(jù)表明，人工智能的融合可為新藥研發(fā)節(jié)約近一半時間，每年節(jié)約化合物篩選成本和臨床試驗費用達數(shù)百億美元。 裴劍鋒認為，AI技術(shù)尤其是強人工智能的發(fā)展，有望解決藥物設(shè)計中挑戰(zhàn)性的難題。例如，隨著自然語言處理技術(shù)和AI文獻信息提取技術(shù)發(fā)展，未來AI能自動處理海量非結(jié)構(gòu)化的專利、文獻數(shù)據(jù)，從中提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識圖譜和認知圖譜，自動發(fā)現(xiàn)藥物靶點和藥物分子。 |
