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                    《張江科技評論》

                    開博時間:2019-06-06 14:03:00

                    《張江科技評論》是由上??茖W技術出版社與上海市張江高科技園區管理委員聯合創辦的一本科技評論類雜志。該刊報道評價國內外創新性科學技術的發展趨勢及其商業價值,介紹上海在建設全球領先科創中心進程中的制度成果、技術成果、創業成果,推動產學研密切協作,促進科技成果轉化,服務經濟轉型發展。

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                    人工智能離“藥神”還有多遠?

                    2019-08-21 23:19:00

                      基于深度學習和人工智能的藥物發現成為醫藥行業的熱點和風口。人工智能會成為行業破除困境的“藥神”嗎?

                      近年來,科技高速發展,然而,藥物研發的成本不降反升,一個原創新藥的研發成本早已超過10億美元。如何解決這個痛點,醫藥行業也瞄準了似乎無所不能的人工智能,基于深度學習和人工智能的藥物發現成為醫藥行業的熱點和風口。人工智能會成為行業破除困境的“藥神”嗎?

                      如果算上輔助藥物設計,計算機在藥物發現中的應用已經有很長一段歷史。2007年,英國劍橋大學的生物學家史蒂夫·奧利弗(Steve Oliver)團隊創造了一臺叫做“Adam”的機器人,Adam通過分析文獻數據,對酵母菌基因的功能進行了預測,10個功能中預測對了9個,只錯了1個,這是使用人工智能算法比較早的案例。2018年1月,這個團隊發明的新一代機器人Eva,發現牙膏中的成分三氯生可以靶向DHFR酶治療瘧疾。

                      人工智能在化學合成中的應用也取得了很大的進展。2018年3月,《自然》(Nature)雜志發表了上海大學馬克·沃勒(Mark Waller)教授團隊的文章,他們應用深層神經網絡及人工智能算法,成功地規劃了新的化學合成路線。

                      人工智能分析數據的效率是人類無法比擬的,更令人驚嘆的是,人工智能還可以通過大數據訓練和深度學習而擁有創造性。AlphaGo Zero在圍棋領域不但可以打敗人類,而且還創造了人類沒有過的招數,這為深度學習在藥物設計中的應用帶來了無限的遐想。

                      人工智能在藥物發現多個環節中的應用,催生了藥物發現自動化的概念。這個理念是利用人工智能整合設計、合成、篩選等藥物發現的流程,最終實現“你給我一個命令,我給你一個藥物”的一鍵式制藥。

                      鑒于人工智能在醫藥領域的美好前景,大型醫藥公司如阿斯利康、默沙東和賽諾菲等紛紛通過合作或自主研發切入這一前沿領域。2017年,阿斯利康與BERG Health公司簽署合作協議,利用BERG Health的人工智能平臺研發帕金森病等神經領域的新靶點。值得一提的是,2018年阿斯利康還宣布與阿里巴巴合作,利用人工智能技術改善疾病診斷和治療。阿斯利康內部也在嘗試開發藥物自動化發現平臺。

                      國內醫藥外包公司藥明康德也十分看好人工智能在藥物發現中的應用。 2018年6月11日,藥明康德與美國新一代人工智能公司Insilico Medicine簽署了一項合作協議,嘗試利用獨有的生成對抗網絡(GAN)和強化學習(RL)等新型算法,針對全新的以及具有挑戰性的靶點,為客戶開發理想的臨床前藥物候選分子。

                      人工智能和機器學習在靶點發現、藥物設計、臨床試驗等領域的進展激動人心。但是,人工智能在新藥研發中的應用才剛剛起步,目前還沒有真正意義上通過人工智能發現的藥物。另外,人工智能和深度學習依賴于大數據的積累,并不能無中生有。新藥研發的復雜性和保密性決定了這個領域可利用的數據十分有限,短期內人工智能難以產生顛覆性影響。不過,我們相信人工智能一定會掀起下一個技術革命的浪潮,將對新藥研發產生深刻的影響。

                      作者:謝雨禮,蘇州偶領生物總經理兼執行董事

                      本文來自《張江科技評論》雜志

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