研究人员使用AI在30天内发现了一种强大的新癌症药物
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通常需要几个月 ，几年甚至几十年才能找到任何新药 ，但是正如我们前一段时间看到的人工智能（AI），在短短21天内发现了超过30,000个药物 ，开始看起来像Childs的玩法 。字面上地。现在 ，在AI在短短30天内发现了一个新型的肝癌药物候选药物，在另一个重大的医疗进步和主要的AI突破性科学家中 ，已经打破了新的基础。该研究于本月发表在化学科学领域 。
Insilico Medicine的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士Alex Zhavoronkov博士写道：“这项工作是将Alphafold应用于药物发现中的热门识别过程的首次演示 。”多伦多大学计算机科学与化学教授AlánAspuru-Guzik博士 ，多伦多大学加速联盟主任；和迈克尔·莱维特（Michael Levitt）博士，2013年诺贝尔奖获得者 ，以及斯坦福大学医学院的结构生物学教授以及他们的研究同事。
工作和寿命主题演讲的未来 ，马修·格里芬（Matthew Griffin）
原发性肝癌的最常见类型是肝细胞癌（HCC） 。在全球范围内，肝癌是2020年癌症死亡率的主要原因之一 ，死亡超过830,000 。根据世界卫生组织（WHO）的数据 ，除了肺癌（180万死亡），结肠癌和直肠癌（916,000例死亡），胃癌（769,000例）和乳腺癌（685,000例死亡）之外。
平均药物发现和开发过程需要十年 ，而只有一小部分候选者将其超出了初始阶段 。这项突破性的研究表明 ，AI如何将药物发现加速到几天而不是几年，这可能会破坏制药行业 。
药物研发需要大量的货币资源。根据塔夫茨大学 ，杜克大学和西蒙商学院的塔夫茨大学药物开发研究中心 ，研究人员发现和开发新的FDA批准的药物和生物制剂的成本估计为每流行28.7亿美元 。
要将药物推向市场，需要成功完成第一阶段 ，II ，III和监管申请（FDA） 。第一阶段涉及药物发现和开发。第二阶段包括临床前研究，以确定是否应在人类中测试药物 。在第三阶段临床研究中是通过人类临床试验进行的 。如果第三阶段成功完成 ，则药物开发人员可以申请FDA监管审查和批准。根据临床开发成功率和贡献2011 - 2020年的报告 ，BEIO，Pharma Intelligence和QLS Advisors LLC在2011 - 2020年期间发现和开发药物的总体可能性仅为7.9％ ，在2011 - 2020年期间平均花费了10.5年的时间。第一阶段平均划分的10 。5年平均分解为2 。3年 ，II期3。6年，III期3 。3年，监管申请为1 。3年。
Insilico Medicine的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov说：“ 2022年 ，Insilico从其AI发动机中提名了9名临床前候选人 ，其中8个用于内部和合作伙伴 。 ”“如果您将这个总数与任何大型制药公司的表现进行比较，那将是非常令人印象深刻的 ，因为它是一个可比的数字 ，其成本很小 。其中许多是新颖的目标，有些是挑战性的目标 ，表明生成的AI现在可以在生物学和化学中表现出色。我们还获得了AI-AI-DISCERCERCOPERED ANTEDED ANTIFTOCTION ANTIFTIFTIFTIFTIFTIFTIFTIFTIFTOCTION 。
研究人员使用Pandaomics使用10个肝细胞癌数据集的文本和OMIC数据来识别前20个目标 。在过滤了安全性 ，组织特异性，生物制剂的可及性 ，小分子可及性和新颖性之后 ，选择了细胞周期蛋白依赖性激酶20（CDK20）作为初始靶标。
研究人员写道：“由于其强大的疾病关联，有限的实验结构信息以及在过去三年中 ，在任何疾病的背景下 ，依赖细胞周期蛋白依赖性激酶20（CDK20）最初被选为我们的最初目标 。 ”
为了预测CDK20蛋白的结构，研究人员使用了AlphaFold蛋白结构数据库，该数据库是一个开源字母数据库 ，具有超过2亿个蛋白质结构预测 ，由DeepMind和欧洲分子生物学实验室 - 欧洲生物信息信息学研究所（EMBL-EBI）开发 。Alphafold蛋白结构数据库包含48种生物的蛋白质组织，包括人 ，小鼠 ，大鼠，蠕虫 ，酵母 ，斑马，玉米 ，大米 ，细菌和酵母蛋白质组织。术语蛋白质组是单词蛋白质和基因组的组合。蛋白质组是指在定义的环境条件下特定时间在特定时间的特定时间表达的蛋白质的完整补体 。
其氨基酸的序列决定了蛋白质的3D形状和功能 。Alphafold是由位于伦敦的Alphabet拥有的DeepMind Technologies创建的AI软件。它是一种AI溶液，能够从其一维氨基酸序列中预测蛋白质的3D结构 。Alphafold使用来自氨基酸序列 ，模板和多个序列比对的数据 ，以推断出具有均衡置信度得分，原子坐标的输出特征，以及在图像中 ，图像中的一对像素对之间的距离直方图 。在2020年 ，Alphafold通过解决其高度准确的蛋白质结构预测的生物学中有50年历史的蛋白质折叠问题的大挑战来创造历史。
科学家使用Alphafold预测的CDK20结构和完全自动化的AI机器学习化学42来产生8,918个分子，其中选择了7个分子进行合成和生物测试 。从七个分子中 ，化合物ISM042-2-001在CDK20激酶结合测定中看起来最有前途 。进行了另一轮复合产生 ，合成和测试，从而导致具有称为ISM042-2-048的纳摩尔效力的更强大的HIT分子。
研究人员写道：“在化学42和Alphafold预测蛋白质结构的能力下 ，我们只花了30天才发现我们的第一个命中 。”
Zhavoronkov说：“我从来没有想过没有制药伙伴就自己走得那么远 。”“And unlike most other companies in the field, we make our platform available for licensing by others. You can think of it as selling AI software. I am also happy to report that 10 out of the top 20 pharmaceutical companies now have used our platform. Having Pharma.AI platform in-house is now a sign of big pharma’s competence in AI. But we are not stopping here. We started new research initiatives in quantum computers and also launched the first sixth-generation fully-robotic目标发现实验室。 ”
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