【珐成浩鑫杯】基于大数据和人工智能的药物研发新思路

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【珐成浩鑫杯】基于大数据和人工智能的药物研发新思路

        近年来药物研发技术研究的快速发展和各种生物学技术创新，像蛋白质组、基因组、代谢组等等，积累了大量的数据，另外一方面临床中也产生了大量的数据，对这些数据进行深入的挖掘分析，就有可能使我们的生命科学领域，对药物的研究带来非常大的推动作用，所以在大数据的时代，药物开发中最热门的新领域之一就是使用人工智能来驱动的模式，被认为是一个非常和重要的发殿方向。
很多人认为在未来几年，人工智能将会被应用到整个医药行业，我们可以大胆预测一下，在未来如果一个药没有经过人工智能驱动的模型来做它的研究来预测，你就不能够上临床，就不符合上临床的条件，很可能会出现这样的情况。


药物的研究过去长期依赖随机的试验，缺少理论的指导，所以效率很低，由于理论化学的发展，各种算法的应用，分子之间的相互作用，还有计算机信息科学的发展，分子生物学、分子医学的发展就使得我们能够产生药物设计，理性的推演寻找新的药物这样的一种思路。所以我们有可能使得在发现新药的路上，从几千个甚至几万个分子中筛选变成从几百个分子中去筛选出有效分子。


在新药研发所花费的时间方面，所以人工智能的研究加入到这一的领域，曾经需要花费五年甚至更长时间才能获得一个候选药物，可能今后只要一年半时间。另外像高通量的筛选、冷冻电镜、DNA编码库等使得我们的数据大量的积累，怎么来利用这些数据就成了一个挑战，所以人工智能这个技术的突破能够使得解读大数据变成可能。


例如一只阿尔法狗可以战胜人类最厉害的棋手。通过机器学习的挖掘实验记录来形成我们的化学合成路线，还有通过深度的神经网络来识别病理检测的很多影像的报告。这些都已经有了成功能案例。例子还有很多，远不止这些。像AlphaFold2它就能够从蛋白质的异位结构以及它的氨基酸序列来预测它的三维结构，过去我们中人能够通过实验的方法，通过X光衍射或者通过冷冻电镜这样的方法来得到蛋白质的三维立体结构，如果我们能够能过它的氨基酸序列预测它的三维结构，就可以大促进我们的药物研究。所以说人知能的方法非常有成效。


所以说AI可重塑行业，改变药物研发的方式。但也有一些问题是AI所没能解决的，它能够预测蛋白质的结构，但是这个蛋白质的结构如果跟别的蛋白质相互作用，如果跟一个小分子药物相互作用这个蛋白质的结构就会发生变化，怎么在这种相互作用的情况下来预测它的结构这个问题是人工智能不能完解决的。


总的来说基于大数据和人工智能，未来精准的药物设计可以帮助我们缩短研发的时间，提高研发的效率，控制研发的成本。存在的挑战就是现阶段缺乏药物的大数据，这方面显得不够，也缺乏精准的人工智能算法，算法开发和应用场景不能完全吻合。所以未来就要求我们将计算机科学和药学结合，用各种策略去发展。

蒲公英征文组

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