近日,有消息称,微软和诺和诺德正在进行一项多年的合作,以将微软的计算服务、云和人工智能(AI)与后者的药物发现、开发和数据科学能力结合起来。而诺和诺德在9月12日的一份新闻稿中也表示,根据合作关系,微软将提供人工智能技术、基础科学模型和专业知识,并与诺和诺德的数据科学家和早期研发领域的专家合作,以加速制药的研发。
业内表示,近年来随着技术的不断发展,人工智能在药物研发中的应用取得了一些进步。如靶点发现。人工智能程序——AlphaFold2的出现,为药物靶点的发现提供了一种更高效的方法;再如药物分子寻找。经过多年的积累,已经有了非常庞大的药物分子数据库,通过深度学习,挖掘、分析药物分子数据库,便可以快速找到所需要的药物分子等。
据悉,上述药企诺和诺德称,合作产生的AI模型将应用于几个用例。一个用例着重于对来自文献、科学报告和论坛等来源的信息进行自动总结和分析,以获得科学见解。第2个用例旨在开发预测一个人患动脉粥样硬化风险的模型。该公司补充称,人工智能还将被用于识别新的靶点,并建立疾病的生物标志物。
近年来,人工智能(AI)加速助力新药研发,几乎参与了从药物靶点发现到临床试验全流程。业内表示,目前,AI可谓掌握“十八般武艺”,已可赋能药物研发不同阶段,涵盖靶点发现、老药新用、化合物筛选、分子设计及优化、临床前实验结果预测、患者招募分组等。
另外有人士表示,AI可帮助突破“反摩尔定律”,加速药物研发的关键步骤,如靶点发现、化合物设计与生成、临床试验设计与结果预测等,从而缩短研发周期、降低研发成本,提高成功率。
如今利用人工智能推进药物研发成为医药领域热点话题。如英矽智能基于人工智能药物研发平台Pharma.AI研发的IPF(特发性肺纤维化)候选药物ISM001-055,于今年7月已启动在中国的1期临床试验,完成了头批健康受试者给药。据悉,这是头一个在中国进入临床试验、由人工智能发现和设计的药物。
此外,国际医药大厂赛诺菲8月宣布,已与AtomWise达成协议,双方将在多达5个药物靶点的计算发现和研究方面进行合作。赛诺菲预付金额达2000万美元,并承诺在里程碑阶段投入高达10亿美元。而在此次合作前,赛诺菲还扩大了与另一家人工智能药物研发初创公司Exscientia的合作。赛诺菲预先支付了1亿美元,并承诺投入至多52亿美元与该公司合作,开发最多15种小分子药物。
人工智能(AI)技术正在从成本、效率等方面重塑制药行业,未来将具有巨大的发展空间。不过从目前来看,有人士指出,AI在临床上的应用实际上还并不多,大多数的AI创业公司都集中在药物发现这个阶段,也就是研发早期,而在临床前研究以及临床试验环节,相对较少。
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