AI+医药研发的七大应用(上篇)【内附报告链接】丨亿欧智库

亿欧智库 > 智库观点 > AI+医药研发的七大应用(上篇)【内附报告链接】丨亿欧智库

医药电商人工智能
亿欧
尚鞅
2018-03-25 10:00
[ 亿欧导读 ] 本文总结了AI在医药研发领域的七大应用,并逐一进行深度分析,以期为国内致力于医药研发的药企和生物科技企业,以及将医药作为投资标的的投资机构提供有价值的信息。内容较长,将分为上下两篇进行呈现。
亿欧智库研究报告,亿欧智库,医药研发,人工智能

医药研发,是整个医药产业链的中游环节,连接着制药工业,也决定着药企未来数十年的企业价值和生命力。过去百年之间,欧美发达国家的医药行业快速发展,巨头医药企业林立,并形成了以西药为核心的、较为成熟的产业链结构。同样,随着中医药学与西药的融合与借鉴,在中药现代化的发展进程之下,也逐渐形成了以中药为核心的产业链格局。

中国医药产业链体系

中国医药产业链的各个环节,都有成百上千家企业。在医药研发环节,主要参与者包括制药企业、CRO企业以及生物科技企业。大多制药企业虽然实力雄厚,但大多数研发创新的能力和意识较弱。而以医药研发为核心业务的中小型生物科技企业,成为了医药研发创新的新生力量,他们为药企提供着新的技术服务,以降低研发成本与风险,缩短研发周期。

中国医药产业图谱

以深度学习为代表的新一轮人工智能技术,不断被应用于金融、医疗、安防、交通等各个行业。而医药作为数字化程度较高的行业,也开始出现了人工智能的应用。本文将梳理人工智能在医药研发领域的应用场景,内容节选自《2018中国医药研发创新研究报告》,了解更多可下载阅读完整报告,下载链接:《2018中国医药研发创新研究报告》

总体来看,人工智能主要作用于药物研发的临床前研究阶段,以及基础研究、老药新用等领域,主要有以下七大应用场景:

AI+医药研发的七大应用场景

一、AI+候选药物挖掘

我们知道,医学、物理学或材料科学领域的专业论文浩如烟海,而这些专业论文中存在有大量孤立的专业知识和发现。如果能够快速而有针对性地将这些知识和发现有机地进行组织和连接,对于药物发现的意义是十分重大的。

沿着上述思路,研究者尝试使用人工智能技术,从科技论文、专利、临床试验信息,以及大量结构化数据集中的非结构化信息中,自动生成有用的知识。例如通过深度学习优化的自然语言处理算法来分析和理解语境来理解信息,然后理解、学习、探索、创造和翻译它所学到的东西来产生独特的假设。该技术通过找到本来可能会漏掉的连接,使以前不可能的科学发现成为可能。通过系统能够自动提取生物学知识,找出关联并提出相应的候选药物,进一步筛选具有对某些特定疾病有效的分子结构,从而使科学家能够更有效地开发新药。

典型案例是英国的新药研发公司BenevolentAI,其开发的JACS(Judgment Augmented Cognition System)人工智能系统,能够集中处理大量高度碎片化信息。其与强生达成战略合作,利用JACS系统来指导临床试验的进行和数据的收集。

二、AI+化合物筛选

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。

硅谷的AI公司Atomwise,开发AIMS(Artificial Intelligence Molecular Screen)项目,计划通过分析每一种疾病的数百万种化合物,以加快对救命药物的研发速度。同时,该公司开发了基于卷积神经网络的AtomNet系统,该系统大量学习了化学知识及研究资料,而后测试其是否能预测过去物理实验中发生的事情。研究者发现,AtomNet已经学会识别重要的化学基团,如氢键、芳香度和单键碳。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。

Atomwise学习识别磺基类

目前,AtomNet已经在肿瘤药物、神经系统疾病药物、抗病毒药物、抗寄生虫药和抗生素药物的药物筛选方面体现出色。典型的案例是,2015年AtomNet仅用时一周,即模拟出两种有前景用于埃博拉病毒治疗的化合物。Atomwise正在与全球知名药企及大学院校进行合作,其中包括默克、abbvie、哈佛大学、多伦多大学、卡罗林斯卡学院等。

三、AI+靶点药物研发

现代新药研究与开发的关键首先是寻找、确定和制备药物筛选靶—分子药靶。靶点药物是指药物在体内的作用结合位点,包括基因位点、受体、酶、离子通道、核酸等生物大分子。选择确定新颖的有效药靶是新药开发的首要任务。

利用机器学习算法,能够复合设计、评估编码深层次的知识,从而可以全面应用于传统的单目标药物发现项目。为了确定那些最易于化学处理的靶点,研究者首先研究靶点选择性地结合平衡良好的小分子的可能性。针对双特异性小分子,设计过程与单目标药物类似,关键的区别是,效力必须同时满足两个不同的目标。

Exscientia的靶点药物开发

初创公司Exscientia是典型代表,其2017年与葛兰素史克(GSK)在药物研发达成战略合作。Exscientia 通过AI药物研发平台为GSK的10个疾病靶点开发创新小分子药物,并且针对这些靶点药物发现临床候选药物。Exscientia系统可以从每个设计周期的现有数据资源和实验数据中学习。其原理与人类的学习方式相似,但AI在识别多种微妙而复杂的变化以平衡药效、选择性和药代动力学标准方面要有效得多。Exscientia首席执行官Hopkins表示,其AI系统只需相当于传统方法四分之一的时间和成本即可完成新药候选。目前该公司与国际多家知名药企形成战略合作,包括强生、默克、Sunovion、赛诺菲、Evotec等。

AI在医药研发领域的另外四个应用场景,我们在《AI+医药研发的七大应用(下篇)》中再继续介绍。阅读完整报告内容,可点击下载:《2018中国医药研发创新研究报告》

版权声明

凡来源为亿欧网的内容,其版权均属北京亿欧网盟科技有限公司所有。文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

打赏支持

5
5
10
20
50
80
100
其它金额
任意赏:

参与评论

亿欧智库分析师,微信号godton1993 

35篇文章  |  17.9万次浏览

关闭
快捷登录 密码登录
获取验证码

新用户登录后自动创建账号

登录表示你已阅读并同意《亿欧用户协议》

快捷登录 密码登录

账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回

关联已有账户

新用户或忘记密码请选择,快捷绑定

账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回

快速注册

获取验证码

创建关联新账户

发送验证码

找回密码

获取验证码
账号为用户名 / 邮箱的用户 选择人工找回

未完成注册的用户需设置密码

如果你遇到下面的问题

我在注册/找回密码的过程中无法收到手机短信消

我先前用E-mail注册过亿欧网但是现在没有办法通过它登录,我想找回账号

其他问题导致我无法成功的登录/注册

请发送邮箱到service@iyiou.com,说明自己在登录过程中遇到的问题,工作人员将会第一时间为您提供帮助

账号密码登录

乐乐呵呵@微信昵称

该亿欧账号尚未关联亿欧网账户

关联已有账户

曾经使用手机注册过亿欧网账户的用户

创建并关联新账户

曾用微信登录亿欧网但没有用手机注册过亿欧的用户

没有注册过亿欧网的新用户

先前使用邮箱注册亿欧网的老用户,请点击这里进入特别通道