人工智能帮助新药研发
2018-12-4 9:27:17
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。(来源:互联网)
分享到:
优质供应商
新闻关键词 人工智能
1.本网转载作品均注明出处,如转载作品侵犯作者署名权,并非出于本网故意,在接到相关权利人通知后会 加以更正。转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责.

2.如涉及作品内容、版权和其他问题,请在30日内与本网联系,我们将在第一时间删除内容或提供稿费! 有关作品版权事宜请联系:0571-88486868
新闻排行
优质供应商
本公司生产的SWP、SWC、SWL型轴承、十字轴、十字包,广泛应用于冶金、轧钢机械、机车、风力发电、矿山、起重机械、有色金属、石油、塑料等行业。该产品具有承载能力大,转动灵活,噪音低,寿命长,装拆润滑方便等优点。
Copyright © 2001-2018 中华机械网 版权所有 问题咨询