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yexuqing木蟲之王 (文學(xué)泰斗)
太陽(yáng)系系主任
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AI加速新藥研發(fā)比標(biāo)準(zhǔn)方法增效17倍
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AI加速新藥研發(fā)比標(biāo)準(zhǔn)方法增效17倍 2025-10-29 來(lái)源： 中國(guó)科學(xué)報(bào) 趙婉婷【字體：大 中 小】語(yǔ)音播報(bào) 一種結(jié)合基因表達(dá)數(shù)據(jù)的AI方法有助于加快藥物研發(fā)。 在用人體細(xì)胞的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后，一種人工智能（AI）模型有望為開發(fā)新藥提供一條捷徑。在這項(xiàng)10月23日發(fā)表于《科學(xué)》的研究中，科學(xué)家利用AI模型加快了從海量化合物中篩選候選藥物的煩瑣過程。 北京大學(xué)教授鄧宏魁認(rèn)為，這是一幅藍(lán)圖，它創(chuàng)造了一個(gè)從自己的實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的“智能”篩查系統(tǒng)。 幾十年來(lái)，研究人員一直通過大型化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)尋找藥物，并測(cè)試每種化合物對(duì)實(shí)驗(yàn)室培育細(xì)胞的影響。近年來(lái)，研究人員期望利用新的篩選方法，審查過去10年積累的單細(xì)胞基因組數(shù)據(jù)，進(jìn)而評(píng)估化合物是如何擾亂整個(gè)基因活性網(wǎng)絡(luò)的，最終為藥物發(fā)現(xiàn)開辟新的途徑。 然而，美國(guó)麻省理工學(xué)院的生物醫(yī)學(xué)工程師Alex Shalek說，這通常會(huì)篩選數(shù)以萬(wàn)計(jì)或更多的化合物，成本高且費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。 為了找到一種利用基因組數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單方法，Shalek與其他研究人員和美國(guó)馬薩諸塞州薩默維爾的一家生物技術(shù)公司Cellarity合作，訓(xùn)練了一個(gè)名為DrugReflector的深度學(xué)習(xí)模型。該模型基于公開數(shù)據(jù)，可以分析近9600種化合物如何干擾50多種細(xì)胞中的基因活性。 研究人員使用DrugReflector尋找能夠影響血小板和紅細(xì)胞生成的化學(xué)物質(zhì)，這種特性可能有助于治療某些血液疾病。之后，他們測(cè)試了其中107種化學(xué)物質(zhì)，以確定后者是否具有預(yù)期的效果。 研究人員發(fā)現(xiàn)，與依賴從化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選擇化合物的標(biāo)準(zhǔn)“暴力”藥物篩選法相比，DrugReflector在查找相關(guān)化合物方面的效率高17倍。當(dāng)研究人員將第一輪篩選的數(shù)據(jù)納入模型后，其成功率又翻了一番。 美國(guó)得克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心的癌癥數(shù)據(jù)科學(xué)家Bissan Al-Lazikani說，這種方法可以大大降低篩選新藥所需的勞動(dòng)力，需要篩選的化合物從以前的100萬(wàn)種減少到幾百種。 鄧宏魁指出，這樣的方法可以幫助他的實(shí)驗(yàn)室成員尋找能夠重新編程細(xì)胞以呈現(xiàn)新身份的化合物。他同時(shí)表示，DrugReflector目前僅限于評(píng)估其訓(xùn)練組中的近9600種化合物，無(wú)法發(fā)現(xiàn)真正的新分子。 科學(xué)家的終極夢(mèng)想是設(shè)計(jì)一個(gè)可以直接利用分子化學(xué)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)生物效應(yīng)的系統(tǒng)。鄧宏魁認(rèn)為，目前的技術(shù)很有前景，但它的準(zhǔn)確性和泛化能力仍有待提高。 相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1126/science.adi8577 |
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