AI驱动的虚拟建模仿真可加速药物发现过程

发布时间:2019-12-27 11:15:59 【来源:

人工智能(AI)的进步已扩散到众多技术领域。其中包括视觉和语音识别,自然语言处理以及监控和帮助我们日常生活的自主系统。此外,我们看到了网络物理系统的出现,这些系统使迅速增长的智能产品系列能够与人类用户互动,以帮助运营我们的工厂生产线,运输系统和基础设施以及智能城市。

人工智能以及机器学习(ML)的子集目前正在扩展到需要大量领域专业知识的科学领域,例如生物学,化学和生命科学。虽然AI已应用于整个医学领域,以帮助发现疾病以及诊断和护理患者;我们看到AI在制药行业用于药物发现的过程中特别具有侵略性和成功的应用。在这一领域,人工智能可用于识别目标,改进药物,分析大数据,预测研究威胁,将患者与特定药物匹配,以及-发现方面的最大挑战之一-研究新药物化合物。

将AI应用于精密医学,更具体地说是应用于药物发现,可以通过大大减少检查候选药物数据所需的时间来显着降低制药行业的成本。此外,通过应用当今先进的ML算法进行模式匹配,可以优化寻找对目标病原体具有所需药效的化合物的过程,这通常是一个漫长而费力的反复试验过程。此外,新兴的3D虚拟仿真工具使您可以在分子水平上对化合物进行仿真。通过使用这些最新的药物发现工具,可以将药物发现过程减少到几个月(而不是几年),并且随后的成本从数百万美元减少到数十万美元。

人工智能驱动的药物发现流程可节省时间,金钱和生命

药物开发的巨大成本笼罩着整个制药行业,而科学家们也在寻找新的突破性药物。该费用的很大一部分无法收回,因为花在多种候选疗法研究上的大部分资金通常会失败十次中的九次-介于第一阶段试验和最终监管批准之间。

进入临床前试验的候选药物最终将通过FDA批准阶段并推向市场的可能性极小-每5,000个候选药物中只有1个成功完成了这一过程。此外,将新药推向市场的完整过程平均大约需要十二年,美国卫生与公共服务部估计,将新药推向市场的成本在1600万至20亿美元之间。

药物发现过程固有的时间过长和成功率不足,促使科学家和药物开发研究人员寻求新的更好的创新途径。诸如下一代测序(NGS),物联网,大幅提高的计算能力以及机器学习算法等技术进步的出现使人们能够发现新化合物并提高药物开发的整体效率。

分子水平的3D模拟是药物开发的一项补充技术。药物开发人员可以使用基于结构的设计(SBD)来模拟复合过程,该结构是开发小分子药物的公认策略。3D可视化显示了例如小分子如何结合到蛋白质中,从而提供了巨大的优势,从帮助确定化合物的优先级以进行早期筛选到帮助优化效能和选择性。

制药行业的高级分析和AI驱动的虚拟建模

传统上,寻找对目标病原体具有所需药物作用的化合物的过程的第一步涉及对大型化合物库进行自动化的高通量筛选,以鉴定适合所需生物学活性的“命中”。

现实世界的数据和实验对于并将在药物发现过程中的科学研究中非常重要。然而,仅进行物理实验以发现和验证候选药物的传统方法费力,昂贵且费时。鉴于进行实验的成本和精力,物理测试通常会产生非常小的数据集。

支持ML算法应用的计算能力的进步为利用高级分析创建数字模型的可能性提供了可能性,这些模型可以极大地加速创新并从非常大的数据集中产生高质量的预测。这些计算机(与物理实验相对的计算机处理)数学,概率和统计建模技术使用ML算法来实现预测性和自动决策过程。建模和仿真使制药公司可以通过在虚拟世界中进行实验和学习,然后仅在准备好测试和验证模型时才转移到物理世界,从而节省大量成本和时间。

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