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人工智能发掘潜在新药仅46天,构思3万种候选药物分子结构
时间:2019-09-05 11:14:44来源:科技日报
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提要: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。
人工智能发掘潜在新药仅46天,构思3万种候选药物分子结构

  科技日报纽约9月3日电,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。
 

(原题为《人工智能发掘潜在新药仅需四十六天》)

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人工智能 发掘 潜在 新药 46天 构思 3 万种 候选 药物 分子结构

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作者系冯卫东

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