首页 制药职业又添互联网新玩家,腾讯首个AI“智药”渠道上线

制药职业又添互联网新玩家,腾讯首个AI“智药”渠道上线

跟着AI向各行各业逐步深化地浸透,“AI+医疗”近年来在健康办理、医学印象、辅佐确诊等运用场景方面取得了不少展开,而极具技能壁垒的新药研制场景依然仍是一片蓝海,由此也博得了产业界和本钱界的高度注重。现…

跟着 AI 向各行各业逐步深化地浸透,“AI + 医疗”近年来在健康办理、医学印象、辅佐确诊等运用场景方面取得了不少展开,而极具技能壁垒的新药研制场景依然仍是一片蓝海,由此也博得了产业界和本钱界的高度注重。

现在,“AI + 新药研制”的入局者首要有两类:一类是以 Insilico Medicine、Atomwise 等为代表的草创企业,团队以生物核算穿插布景居多,展开势头微弱;另一类是现已具有先进的 AI 技能才能,后向医学范畴溢出的互联网科技公司,比方谷歌和赛诺菲联合推出药物研制虚拟立异试验室,微软宣告与诺华进行为期 5 年的 “AI + 药物研制” 协作。

在国内,腾讯也参加了这一队伍,此前,腾讯曾多轮出资做药物晶型猜测的晶泰科技。本月初,腾讯首席运营官任宇昕在 “世界人工智能大会 2020 云端峰会” 对外宣告进军 “AI + 新药研制” 范畴,其自主研制的 AI 药物发现渠道 “云深智药” 正式露脸。

两个模块已敞开运用

“云深智药” 缘起于 “只在此山中,云深不知处”, 道出了新药研制的杂乱进程。众所周知,新药研制周期一般为 14 年,研制费用逾越 10 亿美元,且研制成功率低,原研化药研制成功率约 6%。

图 | “云深智药”药物发现渠道

“云深智药”是一个小分子药物发现渠道,其功用模块掩盖临床前新药发现的全流程,包括蛋白质结构猜测、虚拟挑选、分子规划 / 生成、ADMET 猜测及组成道路规划五大模块。渠道已于 7 月 8 日上线虚拟挑选和 ADMET 性质猜测两个模块,供用户免费运用;蛋白质结构猜测、分子规划 / 优化、组成道路规划等模块将连续在年内上线。官方称,除了能够免费运用渠道搭载的中心功用外,药企、科研机构还能够与腾讯共同开发定制化的 AI 东西。

图 | “云深智药”五大模块,现在虚拟挑选和 ADMET 性质猜测两个模块已敞开上线,供用户免费运用

腾讯独爱生辉,现在 “云深智药” 渠道上现已在运转十个左右研制项目,包括挑选抗新冠病毒药物的相关研讨等。其协作伙伴首要包括高校等科研机构和医药研制企业。

“云深智药”是腾讯以 AI 技能赋能药物发现的首个产品,由腾讯 AI Lab 打造。腾讯 AI Lab 于 2017 年开端 “AI + 医疗” 探究,从印象筛查、病理确诊、再到 2019 年头启动了药物研制项目。本年 7 月 21 日,腾讯对外披露了其在医疗健康范畴的最新展开。钟南山院士团队与腾讯 AI Lab 联合发布了一项运用 AI 猜测 COVID-19 患者病况展开至危重概率的研讨成果,可别离猜测 5 天、10 天和 30 天内病况危重的概率,有助合理地为患者进行前期分诊。

当被问及缘何参加 “AI + 新药研制” 范畴,腾讯答复:“数字化、智能化的药物研制办法已展示出重要的潜力和价值;一起,在 “AI + 医疗” 范畴,腾讯现已堆集了必定的前沿算法、数据库优化和核算资源上的优势,期望经过整合本身的研讨才能与运用经历,打造 AI 驱动的新药研制渠道,用技能助力药企与科研机构,缩短药物研制周期,进步药物研制流程的功率和准确率。”

“AI + 新药研制”是一个穿插学科范畴,只要精深的 AI 技能远远不够,生物学以及物理化学等常识体系与药物发现渠道休戚相关。对此,腾讯向生辉透露了其团队构成,其团队成员包括来自尖端科研机构和知名药企的生物医药专家,和国内外一流高校的 AI 算法科学家,以及渠道体系技能开发工程师。

渠道优势

腾讯称:“该渠道的一大优势在于各功用模块为用户供给腾讯自研的立异算法,其算法准确度到达世界领先水平,能更高功率、高质量地完结研制使命。比方在蛋白质结构猜测模块,渠道的自研算法在世界威望的 CAMEO 大赛中取得验证,比分大幅逾越其他尖端学界与企业队,坚持了月度及周度冠军。在药物虚拟挑选和 ADMET 性质猜测上,渠道的自研算法也在多个揭露数据集上取得了较高准确度、突破了业界规范。还供给数据库 - 算法 - 算力一体化服务,药企、科研机构登录渠道即可展开研讨,不需求再自行布置核算资源,然后能快速地将 AI 才能引进现有的研制流程中。”

CAMEO 渠道供给蛋白质结构猜测、三维蛋白质结构质量评价和氨基酸残基触摸猜测评价,选用由蛋白质结构猜测社区拟定的质量评价规范。它是全球猜测蛋白质结构范畴最威望的测验渠道,也是全球仅有的蛋白质结构猜测主动评价渠道。在与包括华盛顿大学、密歇根大学在内的 35 支尖端学界与企业队的比赛中,“云深智药”在半年内夺得五次月度冠军。

图 | 腾讯算法测评

根据腾讯的介绍以及渠道官网数据,以 “云深智药” 已敞开的虚拟挑选模块为例,其详细功用是:

根据配体的药物规划办法是虚拟挑选的常见办法之一,指的是从已知有活性的配体小分子结构动身,学习和树立分子结构与活性之间联系的模型,用来猜测新化合物的活性,适用于在靶点和晶体结构不明确的状况下挑选分子。现在,该模块支撑对 920 个蛋白质靶点相关的 2224 个生物测验试验进行活性猜测和分子挑选。

详细运用流程是:

第一步,在不知道 Assay ID 的状况下,经过靶点挑选相关 Assay,输入靶点后再勾选相关的 Assay ID;在知道 Assay ID 的状况下,经过直接指定的办法挑选 Assay ID 列表,点击 “Assay” 选项输入 Assay ID,体系会根据输入的前缀给出相关候选 Assay ID;

第二步,挑选 Safety Panel Assay;

第三步,挑选 Kinase 相关 Assay;

第四步,挑选分子库;

第五步,设置好上述参数今后,点击提交使命;

第六步,查询使命成果,点击历史记录按钮,并以 csv 文件的格局导出。

图 | 根据配体的药物规划办法操作流程

渠道敞开的另一个模块,ADMET 性质猜测,指的是对药物的吸收、散布、代谢、分泌和毒性性质的全面研讨,药物前期的 ADMET 性质猜测能够明显进步药物研制的成功率。现在,ADMET 模块现已上线了 50 个模型。一般,核算 100 个分子需求大约 3 分钟。

详细操作流程是:

第一步经过分子式编辑器、SMILES 表达式和上传分子式文件等办法输入数据;

第二步,输入数据后,会显现猜测成果,然后把猜测成果保存为 csv 格局导出;

第三步,用户能够查询历史记录;

第四步,检查 ADMET 特点。

图 | ADMET 猜测流程

数据及可解释性问题带来的应战

尽管 AI 技能经过深度学习算法,加速新药研制进程,可是也存在着一系列局限性。比方说 AI 对数据样本依靠大以及猜测目标单一,这些往往是药物发现的重要限制条件。当时,国内 “AI + 新药研制” 起步相对较晚,研制周期相对较长,加上算法需求很多的数据堆集,短期之内企业难以盈余。现在,还没有一家 AI 药物研制的成功事例,也还没有一款 AI 研制的药物被同意上市。此外,传统医药职业关于 AI 驱动药物研制也不乏质疑之声,这些都为 “AI + 新药研制” 增添了一抹不确定性。

谈及怎么战胜 AI 存在的局限性,腾讯以为:“‘云深智药’渠道运用的分子大数据,根据现有揭露数据集,且进行了多个环节的精密清洗收拾作业,得到能够用于直接构建深度学习模型的药物分子大数据集,然后协助用户处理了数据难以对齐、字段缺失较多、整体质量欠安等开源数据集的常见问题。此外,渠道还可供给本地版别等灵敏的布置方式,药物企业和研讨机构运用自有数据展开研讨,数据安万能得到有用保证。”

“从现在状况来看,药物研制职业既期望 AI 能协助改动药物研制的绵长进程和低成功率,也要求此类东西能充沛验证本身才能并供给可解释性。‘云深智药’渠道很注重 AI 的可解释性问题。比方在在分子特点猜测问题上,模型缺可解释性便是一大应战。该渠道的 ADMET 模块,能够在准确猜测分子特点的一起,给出模型猜测的根据,进步模型的可信度。” 腾讯弥补道。

AI 究竟不是魔法,无法点铁成金。“AI + 新药研制”亦是如此,还需求长时刻的沉积。腾讯此番入局 “AI + 新药研制” 能否协助找到“云深之处”,相同也需求时刻来证明。

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