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人工智能技术如何在药物开发中识别正确的药物成分

在采用数字技术时,制药行业的应用往往比较缓慢。迄今为止,很多制药厂商已经推迟了使用人工智能和机器学习策略开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发领域掀起创新浪潮。然而,制药行业应努力弥补应用于药物发现和开发过程之间的差距。

作者:Adilin Beatrice 来源:企业网D1Net|2021-01-25 11:04

在采用数字技术时,制药行业的应用往往比较缓慢。迄今为止,很多制药厂商已经推迟了使用人工智能和机器学习策略开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发领域掀起创新浪潮。然而,制药行业应努力弥补应用于药物发现和开发过程之间的差距。

医疗保健行业已迅速将人工智能技术纳入其中。人工智能及其分支技术正在大规模地应用在医疗行业。但是,制药行业仍处于利用数字技术来加速药物开发过程的初期阶段。药物发现的主要目的是确定对人体有益的药物。寻找正确的药物是一个漫长的过程,需要对大型筛选分子库的分子进行筛选,这些分子库可以特异性地结合与疾病相关的靶分子。寻找合适药物的任务经过了无数轮测试,将其开发成有希望的化合物。根据Taconic Biosciences公司的调查,制药厂商将会花费大量的时间和费用,而将一种药物推向市场的平均成本超过28亿美元,开发时间长达12年。幸运的是,人工智能可以帮助制药行业找到合适的药物并加以开发。人工智能使用拟人化知识,并从其产生的解决方案中学习,以解决医学领域中的特定问题和复杂问题。

人工智能平台用于药物开发

如果通过人工进行药物开发,则是一个漫长的过程。在以往,研究人员必须确定导致疾病的靶蛋白并进行长期研究。接下来,他们试图找出哪些成分或分子会影响蛋白质。在这个过程中,研究人员确保找到安全高效的分子并进一步使用。人工智能在药物发现中的作用始于找到更好地定位蛋白质的分子。研究人员无法测试大量的分子。这个过程既冗长又成本高昂。幸运的是,人工智能平台可以通过简单的分析代替漫长的测试过程。研究人员将参数输入人工智能平台,并使其对分子进行分析。人工智能平台确定了可用于药物开发的正确分子。

神经网络在药物开发中的应用

尽管深度神经网络已经应用在科技领域,但直到2012年才引起广泛关注。多伦多大学的研究人员在使用ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVR)的过程中使用了深度神经网络。很多制药厂商正在使用各种类型的深度神经网络来探索经典的统计技术。该技术有助于找到有效药物的正确分子。深度神经网络为化学家们提供了一个即时的指示,告诉他们该怎么做才能消除某些不必要的活动。这种深度神经网络模型也被化学家用来判断他们的复合想法,然后再决定是否合成它们。

人工智能中的大数据有助于药物开发

医疗保健数据非常重要。如今,数以百万计的研究、反馈、报告、患者记录以及与医疗保健行业相关的许多其他事物以大数据的形式被输入到人工智能系统中。尽管医疗保健部门在从他们那里获得解决方案的速度相当慢,但医疗机构仍在尽最大努力保持领先地位。人工智能系统的特征在于采用了一种适当的机制来浏览数据,并从中进行有意义的解释。深度学习程序根据采集的数据运行,并更多地了解蛋白质的存在。以及这些蛋白质在健康人和患者之间产生差异。与此同时,机器学习技术可以努力寻找并建立蛋白质与疾病之间的联系。

人工智能在阶段性药物开发中的应用

在冠状病毒疫情爆发之前,没有人认为疫苗研发过程能够更加快速。疫苗的研制和试验需要多年的研究和观察。然而发生的疫情打破了常规。世界各国政府都在竞相尽快研制出有效的疫苗。在此期间,制药行业获得的投资猛增。随着加速试验并获得紧急批准,制药厂商利用人工智能技术为疫苗的生产过程提供帮助。

药物开发中的人工智能(第一阶段):开发正确的药物需要阅读和分析已有的文献,测试潜在药物与靶点的相互作用方式。人工智能比人类更快地执行任务,并快速提供结果。

临床前开发中的人工智能(第二阶段):在临床开发阶段,其药物已在动物身上进行了测试以查看其表现。在这一阶段公布人工智能将有助于试验顺利进行,并使研究人员能够更快、更成功地预测药物与动物模型的相互作用。

人工智能在临床试验中(第三阶段):研究人员在临床试验期间开始在人体上测试该药物。人工智能可以促进临床试验期间参与者的监测,更快地生成更大的数据集,并通过个性化试验体验来帮助保留参与者。

道德上的缺陷

尽管人工智能在很大程度上帮助了药物开发,但它也引发了一些令人关注的伦理问题。医疗保健行业存储了大量患者的数据。如果这些关键数据掌握在黑客或不良分子手中,则有可能将其用于不良目的。而医疗机构需要维护患者的隐私,与许多其他部门不同,虽然没有任何法规或政策可以指导药品生产商这样做,但他们有责任保护患者数据并以正确的方式使用。

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