因斯里克医学公司利用其开发的人工智能(AI)系统来构思和设计新的药物分子结构，然后合成并在小鼠中成功测试了一种主要候选药物。该AI系统设计分子的时间仅需21天，而设计、合成和验证的总时间约为46天。这项研究发表在本周的《自然·生物技术》杂志上。
研究人员将与纤维化(疤痕)相关的蛋白DDR1设为目标靶点。为了寻找潜在的DDR1抑制剂，他们开发了一种利用生成对抗网络(GAN)和生成强化学习(RL)的AI技术来加速新药分子的设计。
AI系统仅用了短短3周时间就构思和设计了3万种候选药物分子结构。经进一步筛选后，研究人员在实验室中合成了其中6种分子，并在细胞中对其中两种进行了测试。对最有希望的一种候选药物分子则在小鼠身上展开了试验，结果表明，该分子对目标蛋白具有抑制作用，并表现出“类药物”特性。从确定靶点到完成新药物分子的生物学验证，整个过程只用了46天。
尽管AI系统设计的药物似乎并不比传统研究方法开发的DDR1抑制剂更有效，但与开发候选药物的传统方法需要8年多时间和数千万美元的开发费用相比，因斯里克公司的新方法仅需数周时间，成本大约15万美元。
该项研究得到了加拿大多伦多大学和无锡药明康德的协助。
相关阅读 换一换
-
全国人工智能技术专家委员会成立 郑大一附院张
为进一步提高人工智能技术的基础及临床研究水平，推进学术交流，促进共同进步。2019年12月28日，“中国中医药研究促进会软组织疼痛分会全国人工智能技术专家委员会成立及学术研讨会”在河南郑州成功召开。
-
人工智能可助提前数年预测心脏病风险
英国牛津大学4日发布新研究成果显示，研究人员基于人工智能技术开发出一种新工具，可在心脏病发作前至少5年就判断出一个人是否属于这类疾病的高风险人群。
-
AI医疗监管走向何方？全球人工智能健康峰会关注
人工智能持续驱动健康产业变革，已成为技术强者和资本云集的热门赛道。人工智能如何赋能健康产业发展?AI医疗行业监管趋势走向何方?AI应用前景如何?澎湃新闻记者获悉，2019全球人工智能健康峰会将于8月30日在上海举办，关注上述这些行业所关注的热点问题。
-
人工智能可助尽早诊断自闭症
自闭症谱系范畴的神经发育性疾病通常要到孩子几岁时才会被确诊，但那时对患者的干预和治疗已过了最佳时期。近日发表在美国《国家科学院学报》上的一项新研究显示，利用人工智能分析瞳孔变化或心率波动可帮助尽早诊断这类疾病。
-
儿科人工智能大夫本事渐高：能读懂病例 诊断准
最近，一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布。用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，该人工智能系统诊断准确率超过了一般年轻医生。目前，系统已经在急诊分诊、门诊中临床应用，对一些凶险的、有可能威胁生命的重大疾病、罕见病，同样可以辅助医生诊断。
-
人工智能助力肺癌乳腺癌诊断
香港中文大学9月6日宣布，该校研究团队利用人工智能影像识别技术判读肺癌及乳腺癌的医学影像，准确率分别达91％及99％，识别过程只需30秒～10分钟。研究人员称，此项技术可大幅提升临床诊断效率，并降低误诊率。
