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AI制药到底能不能真正的为我们带来技术改变？

2023-05-10来源：网络作者：编辑1阅读量：

在明确了AI制药整体的趋势之后，我们来进一步看看AI制药到底能不能真正的，为我们带来技术改变，结论二化合物从头生，成所代表的think of the box成为AI制药的长期高浅场景，虚拟筛选为当前核心价值。在整个药物研发的环节里，药物发现是AI制药最主要的优化部分。其中呢又主要分成两大块，我们来逐一为大家拆解一下。part one是药物把点的发现和验证，在这部分最核心的是能够广泛关联和搜索NLP，以及知识图谱技术。而另一块呢则是候选化合物的发现，这部分不仅是技术上的重中之重，也是目前各大创企布局最密集的部分。

AI制药

简单比喻一下候选化合物发现就相当于，是一个层层递进的漏斗，在漏斗的每一段都需要对候选的药物分子，进行修饰加工，性质评估和最终的筛选，在每一节，当药物分子达到了对应的标准之后，他们就会依次成为苗头化合物HEAT，先导化合物Lee和临床前候选药物PCC。那在候选化合物生成中AI的作用又可以进一步的分成两块，虚拟筛选和化合物从头生成。这两小块也分别对应了AI在制药里面，所带来效率的提升和创新空间的拓展。在虚拟筛选中AI会基于深度学习和例如生物化学，物理等等的底层原理，来对候选的药物分子进行计算模拟。其中呢例如它的生物活性，8点的结合力结构构效，甚至是a d m e t等性质等等，都会在包含在内。随后则会对这些刚刚计算模拟过的分子，进行打分，以及筛选。

AI制药

在过往这一部分，往往需要药化学家们，对于这些药物分子进行真实的合成以及测评。而现代，这种工作则可以交由计算机去做，形成我们所称的干吃结喝的闭环，减少了大量之前需要的口度。而代表的创新的化合物从头生成其实指AI可以在广泛参考过往，分子种种性质的基础上，通过生成对抗网络干或者是深度强化学习等等方式，直接设计对应的药物分子，从而减少所需的药物筛选部分。

AI制药

那为什么会说这个部分成为了think out of box的核心呢?是因为由于AI直接是由数据驱动的，所以它并不会受到过往人为专家经验的限制。比如说那些已有的编码原则或者是构建文化库等等。往往能够得到比如说更为新颖的分子骨架等等的奇思妙想，给我们的药物发现带来一些新的思路。那总体而言除了我们刚刚所提到的药物发现环节，其实在临床前研究的部分，AI也可以通过进行惊醒的预测制剂的设计等等方式来赋能整个AI制药环节。

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