人工智能有希望破解醫藥研發的“雙十魔咒”嗎?

即十年十億美金的新藥研發成本周期。

 

2020年9月28日,第三屆京津智慧醫藥創新論壇在天津國際生物醫藥聯合研究院召開。本次會議邀請了天云數據、諾和諾德、醫學科學院醫學信息研究所等多家智能與行業領域企業與知名科研機構,復星醫藥、中信國際、梧桐樹資本、丹納赫中國創新中心等十余家國內外頂尖投資機構,和南開大學、天津科技大學、天津中醫藥大學等眾多高校參加。CEO雷濤受邀在本次活動發表主題演講“人工智能賦能醫藥行業”。

 

雷濤在發言中提出,新冠疫情的爆發在全世界造成了巨大的破壞,諸多領域受到了極大的沖擊,但是生物醫藥領域卻成為了勇敢的逆行者。新藥研發過程難度高、風險大,且非常漫長。塔夫茨藥物研發中心的數據顯示,開發一種新藥的平均成本為26億美元,從新藥研發至上市的平均時間為12年。提高新藥研發的效率是一項迫在眉睫的全球性挑戰。近年來,醫藥巨頭紛紛通過人工智能新技術,來加速藥物研發過程和減少藥物研發成本。Berg公司利用AI和機器學習技術,能夠在幾天內合成單個組織樣品中超過14萬億個數據點,相應的算法還能對非疾病和疾病狀態的蛋白質及上其它可能對疾病狀態產生影響的生物特征之間的差異進行搜索和追蹤。

 

 

藥物和靶點可以分別表示為藥物特定潛在向量和靶點特定潛在向量,天云數據通過DeepPurpose、DeepScreen等深度學習網絡將藥物-靶點相互作用的問題理解成一個推薦問題,用來解決預測一個潛在的藥物-靶點相關作用序列。在藥物研發領域,通過對藥物-靶點相互作用的預測,實現對潛在新藥有效性的確認或對已有藥物的新靶點的探索發現,能夠用來減少藥物研發費用。

 

天云數據利用復雜網絡在金融領域構建了銀行申請反欺詐、券商資管產品等領域知識圖譜。在醫藥領域,網絡藥理學基于藥物與藥物之間在結構、功能等方面的相似性,并考慮機體內靶標分子、生物效應分子的多種相互作用關系,通過構建藥物-藥物、藥物-靶標等網絡,來預測藥物的功效以及特定功效對應的藥物。利用網絡藥理學研究中藥成分對疾病受體靶點的中藥作用機制研究,首先對藥物有效成分的可能作用靶點進行篩選,得到潛在靶點基因;然后對這些靶點間的相互作用關系,性質進一步分析,得到聯系緊密的靶點,再通過富集分析形成化學成分-靶點-通路的網絡分析結果。最終通過網絡分析對藥物和疾病之間作用機制進行闡述。

 

天云數據在大數據及人工智能領域深耕多年,發布了多款AI系列相關平臺產品,包括分布式數據科學平臺、知識圖譜平臺等產品。面向醫藥領域,天云數據的分布式AI平臺作為醫藥研發的AI基礎設施,助力醫藥產業發展。

 

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