加州大學(xué)圣地亞哥分校的科學(xué)家開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來模擬藥物發(fā)現(xiàn)早期階段所涉及的耗時化學(xué)過程，這可以顯著簡化流程并為前所未有的治療打開大門。
識別候選藥物以進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化通常需要數(shù)千次單獨(dú)的實(shí)驗(yàn)，但新的人工智能 (AI) 平臺可能會在很短的時間內(nèi)給出相同的結(jié)果。研究人員使用《自然通訊》中描述的新工具合成了 32 種治療癌癥的新候選藥物。
該技術(shù)是制藥科學(xué)中利用人工智能改善藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的新趨勢的一部分。
“幾年前，人工智能在制藥行業(yè)是一個骯臟的詞，但現(xiàn)在的趨勢絕對相反，生物技術(shù)初創(chuàng)公司發(fā)現(xiàn)，如果不在其商業(yè)計劃中提及人工智能，就很難籌集資金，”資深作者、教授 Trey Ideker 說。加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)系博士，加州大學(xué)圣地亞哥分校雅各布斯工程學(xué)院生物工程和計算機(jī)科學(xué)兼職教授。
“人工智能引導(dǎo)的藥物發(fā)現(xiàn)已成為行業(yè)中非?；钴S的領(lǐng)域，但與公司開發(fā)的方法不同，我們正在將我們的技術(shù)開源，任何想要使用它的人都可以使用。”
這個名為 POLYGON 的新平臺在藥物發(fā)現(xiàn)的人工智能工具中是獨(dú)一無二的，因?yàn)樗梢宰R別具有多個靶點(diǎn)的分子，而現(xiàn)有的藥物發(fā)現(xiàn)協(xié)議目前優(yōu)先考慮單靶點(diǎn)療法。多靶點(diǎn)藥物引起了醫(yī)生和科學(xué)家的極大興趣，因?yàn)樗鼈冇锌赡芴峁┡c聯(lián)合療法相同的益處，其中幾種不同的藥物一起用于治療癌癥，但副作用更少。
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