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方法研究-研究人员在实验室中合成了其中6种分子

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科技日報紐約9月3日電 (記者馮衛東)因斯里克醫學公司利用其開發的人工智能(AI)系統來構思和設計新的藥物分子結構,然後合成並在小鼠中成功測試了一種主要候選藥物。該AI系統設計分子的時間僅需21天,而設計、合成和驗證的總時間約為46天。這項研究發表在本周的《自然·生物技術》雜誌上。

儘管AI系統設計的藥物似乎並不比傳統研究方法開發的DDR1抑製劑更有效,但與開發候選藥物的傳統方法需要8年多時間和數千萬美元的開發費用相比,因斯里克公司的新方法僅需數周時間,成本大約15萬美元。

研究人員將與纖維化(疤痕)相關的蛋白DDR1設為目標靶點。為了尋找潛在的DDR1抑製劑,他們開發了一種利用生成對抗網絡(GAN)和生成強化學習(RL)的AI技術來加速新葯分子的設計。

總編輯圈點傳統的藥物發現過程,以「高風險高回報」而聞名。據統計,醫藥公司平均每篩選出的8000種藥用分子中,只有1種能最終問世,這其中需要研發人員整周、甚至是整月地蹲坐實驗室,逐個測試藥物分子。得益於迅猛增長的計算能力、深度學習方法的引入以及大數據的興起,AI開始輔助藥物篩選,被認為有可能為整個醫藥行業省下數億美元的科研經費。但要知道,AI並不是魔法,其仍需要人們在原理上掌握更明確的生物信號調控、更有效的藥物靶點,未來才能給研發效率帶來革命性的提升。

AI系統僅用了短短3周時間就構思和設計了3萬種候選藥物分子結構。經進一步篩選后,研究人員在實驗室中合成了其中6種分子,並在細胞中對其中兩種進行了測試。對最有希望的一種候選藥物分子則在小鼠身上展開了試驗,結果表明,該分子對目標蛋白具有抑制作用,並表現出「類藥物」特性。從確定靶點到完成新藥物分子的生物學驗證,整個過程只用了46天。

該項研究得到了加拿大多倫多大學和無錫葯明康德的協助。

人工智能發掘潛在新葯僅需四十六天

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