新藥研發(fā)周期長、投入大，一直是藥企的難點(diǎn)問題，但伴隨AI加入，這一問題或得到緩解。9月5日，記者獲悉正大天晴與阿里云正合作采用AI制藥，與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法相比，這套新方法可提高篩選準(zhǔn)確率20%。?

圖為正大天晴研究院高級技術(shù)總監(jiān)張寅生（右一）和研發(fā)人員一起觀察試驗(yàn)

新藥經(jīng)過藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究等階段到上市需經(jīng)歷10-15年，其中藥物發(fā)現(xiàn)階段的工作作為藥物研發(fā)的源頭，其研發(fā)效率直接影響后續(xù)工作的進(jìn)展及效率。

在國際新藥研發(fā)中，先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)常用的方法是高通量篩選，但經(jīng)濟(jì)成本高，需耗費(fèi)200-400萬美金。發(fā)現(xiàn)先導(dǎo)化合物后，藥物化學(xué)家依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)及化合物合成，分子生物學(xué)家測試化合物活性，反復(fù)優(yōu)化和篩選，最終發(fā)現(xiàn)臨床候選化合物。藥物發(fā)現(xiàn)階段的時(shí)間、人力成本較高，建立并應(yīng)用高效的虛擬篩選模型可以降低人力和時(shí)間成本。

借助阿里云的醫(yī)療AI，正大天晴獲得了一種全新的化合物篩選方法。根據(jù)少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及化合物結(jié)構(gòu)，建立高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，快速過濾無活性概率較大的分子，從而富集潛在有效分子，從而提升研究效率。數(shù)據(jù)顯示，與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法相比，這套機(jī)器學(xué)習(xí)模型的篩選準(zhǔn)確率可提高20%。

阿里云醫(yī)療AI算法工程師王成介紹：“通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行虛擬篩選或者通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行高通量篩選都是在已有的化合物庫中進(jìn)行。對藥企而言，更有意義的是突破現(xiàn)有的化合物庫的限制，設(shè)計(jì)出結(jié)構(gòu)全新的化合物，豐富化學(xué)空間。目前雙方還在合作開發(fā)化合物生成算法，用于生成全新化合物，形成虛擬化合物庫，擴(kuò)充現(xiàn)有資源?！?

作為國內(nèi)知名的肝健康藥物研發(fā)和生產(chǎn)基地，正大天晴是國家重點(diǎn)高新技術(shù)企業(yè)，是國內(nèi)少數(shù)做創(chuàng)新藥的藥企之一。

除了與阿里云合作AI制藥之外，正大天晴去年還引入阿里云的業(yè)務(wù)中臺架構(gòu)，利用互聯(lián)網(wǎng)中間件技術(shù)能力，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升了正大天晴的低成本創(chuàng)新和快速試錯能力，僅花費(fèi)2個(gè)多月就完成了面向醫(yī)療數(shù)字化營銷場景的產(chǎn)品開發(fā)上線。

阿里云的醫(yī)療AI此前已在基因測序、甲狀腺結(jié)節(jié)識別、肺結(jié)節(jié)識別、數(shù)字化模擬臨床實(shí)驗(yàn)等領(lǐng)域發(fā)揮作用。

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總結(jié)

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