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      3. 上車,這是通往新藥研發的列車

        上車,這是通往新藥研發的列車

        2019-07-21 15:30:33  微科普
        本文作者:500

        2019-07-21 15:30:33
        作者:500
        來源:微科普
        字號:A+  A-
        藥物研發之先導化合物的篩選困難重重,科學家們用人工智能來助力。

        最近一部央視的醫學紀錄片火了,《手術兩百年》展現了醫學在不斷地自我否定和突破極限中所取得的巨大進步。科技在發展,醫術在變強,人類對抗疾病有了更多手段。

        手術兩百年

        但是盡管科技在進步,醫生能使用藥物卻越來越難研發了。上世紀 70 年代至今,單個新藥研發費用從 1.79 億美元增加到了26億美元,但是累積成功率呈現逐年下降趨勢,從 21.5%下降到了 15.5%。

        圖源中國產業信息網

        藥物研發為什么會越來越難呢?

        圖源KnowingAI知智

        藥物研發通常有 5 個必經階段:尋找靶點,設計藥物,生物試驗,臨床試驗,審批上市。研發一款新藥平均要花費 12 年,成本在 15.4 億美元左右。 而藥物發現階段作為新藥研發的開始階段,該階段確定的臨床候選化合物對后期藥物開發階段的進展和最終新藥研發的成功有決定性影響。而制藥行業的痛點也是在這里,對于藥物靶點的預測比較難。

        那我們為什么要進行藥物靶標的預測呢?

        首先我們來講講什么是藥物靶標

        藥物與機體生物大分子的結合部位即藥物靶點。藥物靶點的預測對于早期藥物分子的成藥性評價和老藥新用等領域都具有重大意義。這就像是鑰匙和鎖的關系,一把鎖可以由多把相似的鑰匙打開,同樣,相似的藥物也可以用來治療某種特定的疾病。

        從生物學的角度舉個例子,紫杉醇是比較經典的用于治療癌癥的一種化療藥物,它作用于微管蛋白的靶標上,通過這個靶標,就可以治療乳腺癌。

        藥物前期篩選數據量大,100萬個實驗數據才能篩出1個有可能的,于是人們就將眼光放向了最近很火的AI(人工智能)。

        最近有個令生物醫藥和人工智能工業界為之振奮的事情。在激酶抑制劑類藥物親和力預測挑戰賽中,冰洲石團隊成功地運用了其近年來研發的藥物和靶點結合的3D構象預測及結合強度的定量預測模型,并基于此思路解決制藥領域中關于先導藥物的發現、優化和提高靶點選擇度等核心問題。

        AI雖然在在醫療影像領域發展很快,因為本身影像就有很多優秀的算法,但是AI在藥物研發方面能做的還是很少,目前能做的就是縮短臨床前藥物篩選時間,尋找對應靶標的先導化合物,而對于臨床后的工作AI還無能為力。

        那么,AI是怎么進行藥物預測的呢?

        傳統的藥物研發通常會用到高通量的合成和篩選的方式,就是做非常多的合成再進行篩選。這樣盲目的做目的性非常的差,研究出來的藥物很大可能沒有活性。而且通常這樣也會耗費大量的時間。再加上要耗費大量的人力物力,需要很高的研發費用。

        有了預測篩選工具就不一樣了,比如計算機輔助藥物研發,它的優勢在目的性強,可以先得到有潛在活性的先導化合物,大大縮短了研發的時間和周期,可以因此大大減少研發費用。AI通過超級計算機分析數據庫,并用深度學習神經網絡分析化合物的構效關系,于藥物研發早期評估新藥風險。通過分析鑰匙與鎖的關系,來打開這把鎖。

        寫在最后

        希望人工智能這個大聰明能夠幫助科學家們找到打開疾病的鑰匙,讓人類更好地對抗病魔。不過呢,人類自身也要保持良好的生活習慣,不能全依賴藥物。畢竟AI不是藥神,不可能造出一種任由你胡吃海喝各種不良的生活習慣還有救的藥。

        責任編輯:微科普

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