AI赋能药物发现加速!巨头抢滩,最新技术、国内玩家布局盘点

发布网友 发布时间：2024-09-07 06:52

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热心网友 时间：2024-09-28 18:38

在医药健康领域，AI技术正在引领一场前所未有的变革，加速药物研发进程。AI赋能药物发现，以其独特优势在药物研究早期阶段发挥关键作用，推动了精准医疗的发展。

本文基于《2023年中国AI制药企业白皮书》的精彩内容，聚焦AI如何通过靶点发现、药物分子设计与优化以及高效化合物筛选，为新药研发注入前所未有的动力与效率。

随着生物大数据时代的到来，AI技术在药物发现中扮演着重要角色。生物大数据分析促使研究重点转向靶向药物发现，即围绕“基因-药物-疾病”中心，AI技术能高效筛选出关键靶点，包括酶、蛋白质或其他基因产物。AI方法包括实验方法、多组学分析与AI计算方法，其中多组学分析方法整合生物学数据，揭示疾病关键靶点，AI计算方法则利用机器学习和数据挖掘技术加速靶点发现。

利用机器学习/深度学习模型进行靶点发现，深度学习算法（如生成对抗网络、循环神经网络和迁移学习）在新药设计中大放异彩，覆盖领域从衰老研究到基于转录数据的药物药理预测。

基于大型语言模型的AI技术，如微软的BioGPT和Insilico Medicine的ChatPandaGPT，通过文献挖掘发现治疗发现，快速识别疾病机制和潜在药物靶点。

AI生成的合成数据用于靶点识别，此方法在数据稀缺情况下尤其有价值，如在罕见疾病治疗领域。

计算生物学大模型在靶点发现中发挥关键作用，通过模拟和分析生物数据，加速新靶点的发现。

中国AI制药领域蓬勃发展，国内约有32家AI制药企业，主要分布在一线大城市。这些企业涵盖了AIDD Biotech、具备AI技术的CRO企业、以及AIDD技术平台企业。代表企业包括英矽智能、药物牧场、百图生科和予路乾行等。

英矽智能通过下一代AI系统连接生物学、化学和临床试验分析，利用深度学习等技术构建高效药物研发平台，专注于未满足医疗需求的领域，如癌症、纤维化、免疫和衰老相关疾病，加速创新药物的研发。

药物牧场利用遗传学和AI技术开发针对乙肝、肿瘤和自身免疫疾病的创新疗法，结合AI药物发现平台，已发现20多个创新靶点，并推动了新药DF-006进入临床试验。

百图生科通过高性能生物计算和多组学数据技术加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品的研发，构建了完整的生物计算平台，与合作伙伴共同研发生命科学产品。

予路乾行结合人工智能、量子力学及分子模拟算法，通过模拟运算赋能新药研发，建立AI驱动的药物研发平台，针对未解析靶点与高柔性靶点进行结构解析及生理动态过程模拟。

AI技术在药物设计中展现出巨大的潜力，通过深度生成模型和强化学习算法加速新药设计。这种方法能绕过传统设计模式的限制，生成具有特定性质的化合物，显著提高药物发现的效率和创新性。

AI生成模型在药物设计领域应用，如基于循环神经网络（RNN）的生成模型、变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等，能够生成具有全新结构的化合物。

VAE在复杂数据分布的无监督学习中表现优异，能够生成与真实数据分布相似的新样本。

GAN通过生成与真实数据分布相似的新样本，提高分子生成的多样性。

AAE在VAE基础上增加了判别模型，扩展了分子生成的空间。

强化学习（RL）通过智能体与环境交互，优化生成的化合物，提升药物设计的效率。

AI技术在计算机辅助药物设计（CADD）中应用广泛，通过预测药物-靶标相互作用（DTI），加速先导或苗头化合物的发现。AI方法通过机器学习或深度学习构建预测模型，利用模型对新化合物进行筛选和优化。

中国AI制药企业正在加速发展，尽管起步较晚，但行业正逐步完善技术平台，提升数据生产能力和干湿实验结合能力，加速新药物形式的研发，如抗体药物、核酸药物等。未来AI药企需持续加强数据资产的挖掘和累积，以推动创新药物的发展。