北京大学与Insilico Medicine携手,探索AI助力药物发现新思路

药明康德AI/报道

人工智能(AI)已经成功地进入计算机视觉、语音识别和自然语言处理等许多领域。目前,人工智能也迅速涉猎到其他需要大量专业知识的领域,如生物学和化学等学科,发展速度喜人,能有效提高药物发现和药物研发的成功率,同时降低成本。

北京大学的裴剑锋实验室和英科智能的Alex Zhavoronkov博士将与领先的开放科学平台《药物学前沿(Frontiers in Pharmacology)》合作,共同研究用于药物发现和开发的AI”的课题。该研究课题将重点强调用于加速及完善药物研发的各种人工智能技术的最新进展和发展前景。

图片来源:Insilico Medicine

“人工智能正在迅速进入生命科学领域:人工智能药物发现领域已有大量的学术研究发表;众多初创公司制定新策略,寻求创新的商业模式,为药物研发行业带来转变。与此同时,医药行业将之前相互孤立的数据来源集中起来,加入数据科学家的力量,投资基础设施,以增强其在该领域的核心能力。” 北京大学的裴剑锋博士说。

生物数据集比以往任何时候都更全面,结合机器学习,我们有望以前所未有的方式加速人类健康领域的进步,尤其有助于淘汰那些“实则不尽如人意”的药物研发管线。《药物学前沿》很高兴与Zhavoronkov博士和裴博士合作,共同打造一个广泛和开源的文章集,以反映并加速全球这一领域的前沿发展,”《药物学前沿》期刊的拓展经理Brian Boyle说。

AI在药物研发领域的应用非常广泛,可分为几个方面:

1. 知识发现和假设生成 

2. 目标识别 

3. 化合物生成 

4. 虚拟筛选 

5. ADME/毒性 

6. 预测临床试验和临床试验的结果 

7. 个性化医疗 

8. 现实证据分析和精算药理学

医药行业人工智能的出现,可以让先前没有参与早期药物发现和创新医学的国家得以跳过多年的药物研发过程,为全世界对健康的需求添砖加瓦。有了14亿人和政府对创新药物的推动力,中国有望成为医药行业的主力军。癌症、阿兹海默病和其他疾病的影响不分国家。生物医学的进步需要大规模的国际合作、多样性和数据共享计划。

“我们很高兴与中国以及世界前沿的科学家合作,很高兴和北京大学裴剑峰博士就这个研究课题进行合作,同时也欢迎来自世界各地的科学家们加入并做出贡献。”英科智能的创始人兼CEO Alex Zhavoronkov博士说。

研究课题涵盖了新的AI算法和(或)应用,涉及众多领域,如药物靶标识别、系统生物学、药物基因组学、网络药理学、化学特性预测、合成计划、分子设计和生成、蛋白质-配体相互作用,药物-标靶相互作用网络、药物相关知识图谱,药物信息的大数据分析,以及图像识别等。该研究课题将重点介绍药物设计过程中使用的各种人工智能技术的最新进展和发展前景


参考资料:

[1] 机器学习科学家携手合作 借助人工智能加速药物发现. Retrieved Mar 20, 2019 from https://eurekalert.org/pub_releases_ml/2019-03/imi-5031919.php

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