人工智能可以帮助你吃上便宜的特效药
2020-03-22 02:09:23   来源：东方头条   

新型冠状病毒爆发，大家不由思考为什么特效药的研发这么慢？

看过《我不是药神》，大家不由的思考为什么特效药那么贵？

其实制药的成本主要是在研发上，有研究表明，一种新药的商业化平均花费约25亿美元。而其中的重要原因之一是很难找

到有治疗可能的化合物分子。

可以用来制造药物的化合物分子数量非常庞大，据保守估计大约有10的60次方个，10的10次方是100亿，60次方是多少大家自己想象吧。

药物研发的过程始于化合物筛选，这也是最耗时最耗力的一个过程。技术人员要从无数的化合物分子中选出对某种特定病症有效的那一个，简直就象盲人摸象一样。

2012年，在硅谷成立了一家名叫Atomwise的公司，它的核心产品是名为“AtomNet”的平台系统。这个系统的功能是使用深度学习神经网络算法进行虚拟药物研发。AtomNet模拟人类化学家，使用强大的深度学习算法和计算能力，来分析数以百万计的潜在化合物分子数据。目前，AtomNet已经学会识别重要的化学基团，如氢键、芳香度和单键碳，同时该系统可以分析化合物的构效关系，识别医药化学中的基础模块，用于新药发现和评估新药风险。

2019年9月，Atomwise和多伦多大学(University of Toronto)的研究人员在人工智能研发药物方面迈出了可喜的一步，他们利用深度学习和生成模型等技术，发现了约3万个（针对某种病症）具有理想效果的新分子。经过专家的研究，最终选择了其中的6个进行合成和测试。其中一种特别活跃，在动物实验中被证明很有疗效。

在以往，药物研发领域的化学家们会凭借经验和直觉构想出新的化合物分子，而今天，现在这些科学家有了一个新的助手--人工智能，来扩展他们的想象力，强化他们的能力。

希望在未来，通过人工智能的参与，药的研发周期和成本能大幅降低，药物的疗效能大幅提高。