医药研发领域大数据和人工智能的应用探讨

智能医疗
发布日期
2019-04-11 22:04
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图片来自“123rf.com.cn”


【编者按】人工智能(AI)技术应用的重要场景之一是助力药物研发,相比传统的药物研发耗时耗力、成功率低,AI技术的应用可大大缩短药物研发时间、提高研发效率并控制研发成本。

本文来源于火石创造,作者孙翔宇;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

近年来,人工智能技术(AI)与医疗健康领域的融合不断加深。AI在医疗领域主要应用场景包括语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人和个人健康大数据的智能分析等。随着语音交互、文本识别、图像识别和大数据分析,以及智能终端等技术的逐渐成熟,AI的应用场景越发多样。

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图1  人工智能在医疗领域的应用

药物研发是AI技术应用的重要场景之一。药物研发要经历靶点的发现与验证、先导化合物的发现与优化、候选化合物的挑选及开发和临床研究等多个阶段。传统的药物研发耗时耗力,且成功率低。AI助力药物研发,可大大缩短药物研发时间、提高研发效率并控制研发成本。


新药开发流程图.jpg


图2  新药开发流程图

一、AI助力新药研发的六大应用场景

目前制药企业纷纷布局AI领域,主要应用在新药发现和临床试验阶段,主要有以下六大应用场景:

1.海量文献信息分析整合

海量文献信息分析整合对于药物研发工作者来说,最让他们头疼的事如何去甄别每天产生的海量科研信息。而人工智能技术恰恰可以从这些散乱无章的海量信息中提取出能够推动药物研发的知识,提出新的可以被验证的假说,从而加速药物研发的过程。

英国生物科技公司Benevolent Bio(隶属于 Benevolent AI),利用技术平台JACS(Judgment Augmented Cognition System),从全球范围内海量的学术论文、专利、临床试验结果、患者记录等数据中,提取出有用的信息,发现新药研发的蛛丝马迹。

2017年,借助JACS的分析能力,Benevolent Bio 标记了100个可用于治疗肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的潜在化合物,从中筛选出5个化合物。经过英国谢菲尔德神经转化研究所的小鼠试验,证实4个化合物在治愈运动神经衰退方面确有疗效。4/5的有效筛选率,这是研究人员之前从未想过的。

位于英国伦敦的BenevolentAI成立于2013年,是一家致力于AI技术开发和应用的公司,是欧洲大的AI初创公司。他们的目标是建立人们期盼已久的“制药企业2.0”,利用AI助力新药开发,降低临床试验的失败率。自2013年以来,Benevolent AI已经开发出24个候选药物,且已经有药物进入临床IIb期试验阶段。

国际制药巨头之一的强生公司已经与Benevolent AI达成合作协议,强生将一些已经进入临床阶段的试验药物连带一起特许给Benevolent AI,而Benevolent AI将利用人工智能系统来指导临床试验的进行和数据的收集。

2.化合物高通量筛选

化合物筛选,是指通过规范化的实验手段,从大量化合物或者新化合物中选择对某一特定作用靶点具有较高活性的化合物的过程。而要从数以万计的化合物分子中筛选出符合活性指标的化合物,往往需要较长的时间和成本。

AI 技术可以通过对现有化合物数据库信息的整合和数据提取、机器学习,提取大量化合物与毒性、有效性的关键信息,既避免了盲人摸象般的试错路径,还可以大幅提高筛选的成功率。

典型代表是硅谷公司Atomwise。Atomwise公司成立于2012年,其核心产品为AtomNet是一种基于深度学习神经网络的虚拟药物发现平台。AtomNet就像一位人类化学家,使用强大的深度学习算法和计算能力,来分析数以百万计的潜在新药数据。目前,AtomNet已经学会识别重要的化学基团,如氢键、芳香度和单键碳,同时该系统可以分析化合物的构效关系,识别医药化学中的基础模块,用于新药发现和评估新药风险。


AtomNet通过训练能够识别抗生素中常见的化合物结构——磺酰基.jpg


图2  AtomNet通过训练能够识别抗生素中常见的化合物结构——磺酰基

责编:春林
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本文标题:医药研发领域大数据和人工智能的应用探讨
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