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        科研進展

        深圳先進院發表人工智能助推新藥研發綜述成果

        時間:2019-07-17  來源:醫藥所計算藥物中心 文本大小:【 |  | 】  【打印

          近日,中國科學院深圳先進技術研究院醫藥所計算機輔助藥物設計中心的袁曙光課題組,在Cell子刊Trends in Pharmacological Sciences(藥理學趨勢,影響因子=11.5)上發表題為Advancing Drug Discovery via Artificial Intelligence (利用人工智能助推新藥研發)的綜述性論文。論文第一作者為陳顯翀,通訊作者為袁曙光,第一單位為。 

          從圖像與聲音的識別到無人汽車和無人機的制造,人工智能(AI)在各行各業起著越來越重要的作用。近年來, 隨著AI在計算生物學領域的突破與應用,利用AI加速新藥研發成為AI應用領域的一個熱門方向。傳統的新藥研發平均需要12年的時間和20至30億美金的投入,僅臨床前期研究平均就需要花費5-6年的時間。如何加速新藥研發進程,已經成為各大制藥公司迫切需要解決的戰略性問題。在此大背景環境下,AI在臨床前新藥研發中的應用優勢得到突出體現。

            本論文作者結合自身的藥物研發成功經驗,系統介紹了如何利用AI來完成臨床前新藥創新。AI在臨床前的各個階段都發揮著舉足輕重的作用,包括:藥物作用靶標的預測、藥物分子結合位點預測、靶標蛋白三維結構預測、計算機虛擬篩選、海量虛擬數據的構建、藥物分子適應癥的預測、化學合成布局、藥物分子結構改造、藥物毒理毒性預測、藥物分子水溶性預測、以及臨床前藥物研發最后期的分子晶形預測等。與傳統新藥研發管線比,基于AI和生物計算的新藥研發管線平均1-2年就可以完成臨床前藥物研發。AI和生物計算在新藥領域的應用不僅加速了整個新藥研發的速度,還大大節省了新藥研發的成本。 

          基于AI和計算生物學的研發管線,團隊成員曾3年將兩個臨床前first-in-class新藥推向臨床;成功完成20多個不同藥物靶標的計算機虛擬篩選;為多個孤兒受體(orphan receptor)尋找到唯我獨有(me-only)的藥物分子并以此確定了孤兒受體的生理功能與疾病適應癥。

            論文鏈接

         

         

        基于AI和計算生物學的藥物研發管線與傳統研發管線的對比 

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