在当今快速发展的医药健康领域，药物研发正经历着一场前所未有的变革，而人工智能（AI）技术的崛起无疑是这场变革中最引人注目的推手之一。作为二十一世纪最具颠覆性的技术之一，AI不仅深刻改变了我们的日常生活，更是在药物发现的舞台上崭露头角，以其独特的优势在药物研发的早期阶段发挥着核心作用。本文基于药融...
一款名为 Robin 的新型人工智能(AI)工具,声称其能够极大加速生物学等领域的科学研究进程,该系统不仅能够自主完成从假设提出、实验设计到数据分析等关键科研环节,更在实际应用中,仅历时约 2.5 个月便成功为干性年龄相关性黄斑变性(dAMD,dry age-related macular degeneration)这一复杂眼疾发现了一种新的潜在治疗药物。
再考虑到生物科技的巨大潜在价值,你可能会开始质疑自己:为什么还没加入这场AI药物发现的盛宴? 不过遗憾的是,事情从来没那么简单。这个行业其实早就上演过类似的“造梦剧”。 从基因组测序,到早期AI浪潮,再到无数生物技术趋势,都曾吸引过大量科技投资人和创业者。但最后的结局往往是:复杂的商业模式、难以规模化的...
AI 在药物发现中的潜力已经在很多案例中得到证明。例如，Gupta,R. 等人 2021 年报道了基于已知癌症相关化合物和相应的生物活性的大型数据集训练了 DL (深度学习) 算法，结果获得了具有癌症治疗潜力的新型化合物，证明了 AI 在发现新型候选药物的能力[2]。MEK 也是治疗癌症的潜在靶点，但是该靶点的有效抑制剂的开发...
AI发现药物高成功率源于算法的精进 AI算法通常具有卓越的设计或选择药物分子的能力,从而获得具有良好药代动力学和安全性特征的新型分子,避免药物分子在I期临床阶段的退出。其次,AI算法还追求经过充分验证的生物学靶点和途径,降低了靶向毒性的风险。最后,早期的AI算...
「Nature子刊」AI革新药物发现：中国科学院赵毅团队利用深度生成模型揭示化学扰动转录反应的新机制 【导读】了解对化学扰动的转录反应是药物发现的核心，但对疾病-化合物组合进行详尽的实验筛选是不可行的。为了克服这一限制，团队在这里介绍了PRnet，这是一种扰动条件的深度生成模型，可预测对新型化学扰动的转录反应，这些...
AI 与小分子药物发现是其中一个非常有代表性和很早被探索的领域。分子发现是一个非常困难的组合优化问题（由于分子结构的离散性）并且搜索空间非常庞大与崎岖，同时验证搜索到的分子属性又十分困难，通常需要昂贵的实验，至少是至少是模拟计算、量子化学的方法来提供反馈。随着机器学习的高速发展和得益于早期的探索（包括...
AI在制药行业中的应用 目前来讲,AI制药与传统的制药流程基本上是一致的,通常包括:1)药物发现;2)临床前研究;3)临床研究Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期阶段;4)审批上市阶段。 其中,药物发现阶段主要涉及疾病选择、靶点发现及验证、先导化合物发现、药物...
近日，由雷峰网GAIR Live&《医健AI掘金志》举办的《「人机协同」模式下的新药研发》线上圆桌论坛落幕，五位具有投资、企业、药物实验、AI制药背景的专家表达出这样的愿景。本次论坛，由浙江大学药学院教授谢昌谕主持，北京大学药学院研究员刘振明、腾讯医疗健康AIDD技术负责人刘伟、浙江工业大学智能制药研究院院长段宏亮...
2024年8月8日,Recursion和Exscientia宣布已达成最终协议,将两家公司合并。参见两家顶尖AI制药公司合并,打造具备端到端能力的全球药物发现技术领导者 2024年9月13日,Nat Rev Drug Discov发表文章Creating an AI-first drug discovery engine。其中,Recursion的首席研发官兼首席商务官Najat Khan解读了Recursion和Exscientia拟议...