人工智能帮助新药研发

作者: 轩中 2018-12-03 16:10:17

2018113023

在古代,神农尝百草,这其实就是人工筛选药物的过程。

在现代,看过电影《我不是药神》的人也会知道,新药研发的成本是极高的。

在综艺节目《奇葩说》中,经济学家薛兆丰提到:每一款新药研发的周期大约是20年,平均每款新药的研发费用高达20亿美元。

所以,新药研发是一个高风险高回报的行业。

人工智能时代,情况有了很大的变化,人工智能可以对新药研发有很大的帮助。

药的分类

要理解人工智能对新药研发的帮助,首先需要对药物做一个大致的分类。从药物分子的大小来分,一般可以把药物分为二类。

1. 化学药

化学药的起效成分是单一、明确的化学小分子,分子量通常小于 1000 道尔顿(也就是1000个质子质量)。这种药可以通过实验室化学合成制备,其分子结构可以用紫外可见分光光度计,核磁共振与红外光谱仪等仪器鉴定。这种药物分子可以直接进入细胞产生药效。

著名的阿司匹林(aspirin)就是一种化学药,阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明,可用于治疗感冒、发热、头痛等病症。再比如伟哥(viagra)是由美国辉瑞研制开发的一种口服治疗男性性功能障碍的药物,在音乐人李宗盛等人演唱的《最近比较烦》这首歌中,有这样一句“我梦见和饭岛爱一起晚餐, 梦中的餐厅灯光太昏暗, 我遍寻不着那蓝色的小药丸”,这个蓝色的小药丸就是伟哥 ,这也是一种化学药。

2. 生物药

生物药一般是抗体、蛋白(多肽)、核酸类药物,分子量通常远大于1000 道尔顿。所以生物药是大分子药。

比如治疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。1958年,中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的带领下,正式启动人工合成胰岛素项目,1966年取得巨大成功。我国人工合成的胰岛素其实就是一种人工合成的蛋白质分子,这是一种生物药。

对于人工智能新药研发来说,多数情况下比较适合处理化学药,对于大分子生物药的研发,目前的人工智能技术还有点力不从心。

新药研发与药物靶点

要理解新药研发,我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来治病的。从分子生物学的角度来说,有的病情是由于分子的表达缺失引起的,比如胰岛素降低引起糖尿病;也有的病情是因为分子的表达过强引起的,比如组胺过高引起过敏。

那么,人为什么会生病呢?因为身体是由细胞组成的,细胞是由化学小分子和生物大分子共同组成,它们并不是简单地拼凑在一起,而是相互级联作用构成一个复杂庞大的网络,不同的生理功能可以看成这个巨大网络中一条条串联的线路。

我们身体的疾病,除了外科损伤之外,多数是这个网络上某个线路发生了异常,这就好像某条交通线发生了堵塞一样。吃药的目的就是打开这个拥堵点。这个拥堵点也就是药物分子需要作用的“靶点”。

在分子生物学出现之前,没有药物靶点这个概念。在那个时候,无论是全球各地的草药,还是偶然发现的青霉素,都是根据经验、猜测或者迷信来揣度人体的发病原因。中药就是其中一个例子,一般中药有副作用,这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的,所以它的靶点很散乱,相当于是用散弹枪去打靶,而现代西药则好像是用狙击枪去打靶。

因此,人体内的所有分子都可能成为潜在的靶点,这些分子有可能在细胞膜上,或者在细胞质里,有些可能在细胞核里;这些分子也可能在血液里,或者在大脑中——不同分子的特点不同。比如抗体等生物大分子只能与体液和细胞膜上的分子结合,而化学小分子则更容易穿透细胞膜甚至进入细胞核发挥作用。不同药物进入体内的方式是不同的,一个好的药物需要保证它们不要在进入体内的途中损失掉(比如被胃液的酸性腐蚀等等)。而且药物的设计必须有很好的靶向性,比如有的药需要进入大脑,那么就需要穿过血脑屏障;有的药为了不影响婴儿,则希望它不要透过母婴屏障。最好的药物设计的标准是:设计出来的药只与想治疗的器官和分子发挥作用,而不产生其他的副作用。但是,由于生物功能是一条线路,这个线路上可能不止一个分子有成为靶点的潜力,因此要找到最关键的靶点才会最有效果。但事情没有那么简单,在生物体中,同样一个分子可能是多功能的,如果抑制了这个分子,可能就会引起其他正常功能的损伤,这就是产生副作用,有些副作用还很严重,因此,要选择非常干净特异的分子作为药物靶点。

药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物,尤其是基因测序技术发展起来之后才有的新概念。通过研究找到真正作用的原因(分子机理),可以为药物研发提供了新的原理。

人工智能帮助新药研发

人工智能是需要有大数据作为原料的,而新药研发领域其实是一个大数据非常丰富的宝库,因此这为人工智能提供了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今,至少发表了45万种化合物作为药物的研究对象,这是一个巨大的数据库,对于这样的大数据,人工智能可以发挥它的独特作用。

不久前,《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术,人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加速新药研发就是其中之一。

目前,在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法,在国外,葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国,也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业,药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

对于化学分子的设计而言,以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验,人工设计药物。这个过程就跟程序员写程序一样,有的人有天分,写一个程序就能成功运行,有的人没天分,设计了许多也没有好用的。因此,在当时就有很多人说,药物的化学设计是一种艺术,甚至是一种玄学。

现在,则可以用机器来学习药物和药物靶点的结合特点,从而让机器来进行药物设计,这也能大大提高成功设计的概率。人工智能通过计算机模拟,可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。

人工智能可以应用在药物开发的不同环节,包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提高新药研发的效率呢?因为人工智能有很强大的发现关系的能力,还有很强大的计算能力。在发现关系方面,人工智能可以发现药物与疾病的连接关系,也能发现疾病与基因的连接关系。在计算能力方面,人工智能可以对候选的化合物进行筛选,更快筛选出具有较高活性的化合物,为后期临床实验做准备。人工智能在化合物合成与筛选方面可以比传统手段阶段40%的时间,每年为药企节约上百亿的筛选化合物的成本。

人工智能技术的出现,为中国在新药研发的国际竞争中实现弯道超车提供了一定的可能性。

人工智能 新药研发 药物开发
上一篇:员工如何在人工智能时代证明其IT工作价值 下一篇:无人驾驶汽车想要“普渡众生”,还要经历15个磨难
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

500亿参数,支持103种语言:谷歌推出「全球文字翻译」模型

由于缺乏平行数据,小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型,在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。

机器之心 ·  1天前
对于人工智能的恐惧及其5个解决方法

实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧,这有着充分的理由。人工智能在拥有数十年发展和应用历史的同时却有着奇怪的定位,但对于许多人来说,人工智能仍然是一种未来主义的感觉。

Kevin Casey ·  1天前
机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用

搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。现在,Papers with Code (那个以论文搜代码的神器) 团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。

栗子 鱼羊 ·  1天前
用AI实现动画角色的姿势迁移,Adobe等提出新型「木偶动画」

近日,Adobe 和康奈尔大学的研究人员提出一种基于学习的动画制作方法——基于卡通角色的少量图像样本就可生成新动画。

机器之心 ·  2天前
AI新贵登上胡润百富榜:“CV四小龙”三家创始人上榜

AI造福人类,也造富了一些创业者。最近公布的2019胡润百富榜就是窥探老板们身价的好机会。

郭一璞 ·  2天前
大数据为什么不够聪明?机器要如何走向强人工智能

大数据为什么不够聪明?比概率语言更强大的思考工具是什么?科幻电影中的强人工智能到底怎样实现?如何让智能机器像人一样思考?搞清楚因果关系才能拨云见日。

明日情报 ·  2天前
2019 AIIA开发者大会新闻发布会在京召开

10月10日,2019 AIIA人工智能开发者大会新闻发布会在北京成功召开。据悉,2019 AIIA人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛将于11月1日-2日在杭州召开。

佚名 ·  2天前
人工智能统计调查:86%的消费者更喜欢人工客服

美国消费者越来越不愿意与聊天机器人聊天,人们对人工智能作为关键业务组成部分的期望越来越高,由于部署这项新技术导致员工技能差距越来越大。

佚名 ·  2天前
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载