AI研发新药 10年缩至18个月
在疾病发展和进展中起作用的蛋白质即是靶点，而发现新靶点既是新药研发的第一步，也是最困难的一步，成功率低于5%。虽然人工智能目前在临床研究阶段帮助不大，但在发现新靶点及临床候选化合物上，能有效减少成本。有见及此，英科智能（insilico Medicine）利用其自主研发的药物发现引擎PHARMA.AI，成为全球首间公司利用人工智能发现新突发性肺纤维化药物。
为了发现新突发性肺纤维化药物，团队通过PHARMA.AI找到20个与纤维化相关的全新潜在靶点开始研究，将适应症范围逐步缩小到一个新靶点，然后通过人工智能化学生成系统，设计了一组新的化合物来选择性地抑制这个新靶点。这些分子经演算法可显示在细胞实验和动物模型实验的有效性，这些实验数据随后回馈给人工智能系统，人工智能再次设计新一批的化合物优化活性及成药性，并再次验证。经过多轮的设计、合成、评估、优化、重新设计后，可确定临床前候选化合物，并计划在2022年初进行临床研究。
经费由10亿美元降至数百万
传统的药物发现首先要对数万个小分子进行测试筛选，然后进一步合成和测试，以便得到少数几个适合临床前研究的候选药物，而过程平均需要花费10亿美元，以及长达10年的研发时间来进行药物发现阶段，整个过程缓慢且成本高昂。而PHARMA.AI则集成了数百个人工智能模型，可生成假设、选择靶点、生成化合物和预测临床试验结果，形成一个快速和低成本效益的工作流程。
团队利用PHARMA.AI，找到最合适的靶点，设计新型的小分子抑制剂，仅用了18个月，就完成药物发现阶段，仅用了数百万美元成本，创新地使用人工智能减少开发新药的成本和时间，突破了传统新药研发复杂又耗时的瓶颈。
英科智能创办人及行政总裁Alex Zhavoronkov表示，为提高药物创新的生产效率，大规模采用人工智能可以为行业带来变化。目前该公司正进行20多个以人工智能辅助新药研发的计划，有望解决全球广泛而未被满足的医疗需求。
在疾病发展和进展中起作用的蛋白质即是靶点，而发现新靶点既是新药研发的第一步，也是最困难的一步，成功率低于5%。虽然人工智能目前在临床研究阶段帮助不大，但在发现新靶点及临床候选化合物上，能有效减少成本。有见及此，英科智能（insilico Medicine）利用其自主研发的药物发现引擎PHARMA.AI，成为全球首间公司利用人工智能发现新突发性肺纤维化药物。
为了发现新突发性肺纤维化药物，团队通过PHARMA.AI找到20个与纤维化相关的全新潜在靶点开始研究，将适应症范围逐步缩小到一个新靶点，然后通过人工智能化学生成系统，设计了一组新的化合物来选择性地抑制这个新靶点。这些分子经演算法可显示在细胞实验和动物模型实验的有效性，这些实验数据随后回馈给人工智能系统，人工智能再次设计新一批的化合物优化活性及成药性，并再次验证。经过多轮的设计、合成、评估、优化、重新设计后，可确定临床前候选化合物，并计划在2022年初进行临床研究。
经费由10亿美元降至数百万
传统的药物发现首先要对数万个小分子进行测试筛选，然后进一步合成和测试，以便得到少数几个适合临床前研究的候选药物，而过程平均需要花费10亿美元，以及长达10年的研发时间来进行药物发现阶段，整个过程缓慢且成本高昂。而PHARMA.AI则集成了数百个人工智能模型，可生成假设、选择靶点、生成化合物和预测临床试验结果，形成一个快速和低成本效益的工作流程。
团队利用PHARMA.AI，找到最合适的靶点，设计新型的小分子抑制剂，仅用了18个月，就完成药物发现阶段，仅用了数百万美元成本，创新地使用人工智能减少开发新药的成本和时间，突破了传统新药研发复杂又耗时的瓶颈。