人工智慧深度學習 21天完成新藥設計

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人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 的快速進展從深度學習 (Deep Learning) 走向「對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GANs)」。GANs 的運作模式為生成器與判別器之間互相較量,在競爭中訓練兩組模型相互設法矇騙過關;就好比警察與偽幣製造商間的拉扯,警察竭力驗證出假幣,然而偽幣製造商試圖偷渡假幣,兩者能力相互提升,直至無法辨識原始樣本與人造樣本間的差別。

英科智能 (Insilico Taiwan) 致力於與各大製藥企業合作,運用人工智慧輔助生醫產業開發藥物分子結構與模擬交互作用,甚至是基因檢測的開發,在癌症、中樞神經疾病、代謝疾病等各方面皆有所著墨。

「應用人工智慧篩選藥物結構,可望解決藥物設計上許多困難,是非常令人驚豔的。」史丹佛大學結構生物學教授 Michael Levitt (2013年諾貝爾化學獎得主) 表示。

藥物研發時程往往短至三年、長則數十年,然而,AI 可望加速藥物研發過程,僅在數周內創造全新藥物分子。日前,英科智能發表相關文獻刊載於《Nature Biotechnology》期刊,其研究透過其人工智慧系統「生成性張力強化學習(Generative Tensorial Reiforcement, GENTRL)」,運用 GANs 理論基礎,成功在 21 天內設計出六個全新的藥物,其中分別有四種化合物通過生化檢測 (biochemical assay)、兩種通過細胞學檢測 (cell-based assay) ,其中一種甚至在小鼠模型中顯示良好的藥物動力學反應。

前艾伯維 (Abbvie) 藥物技術研發副總裁 Dr. Stevan Djuric 亦指出,「英科智能利用 GANs 人工智慧技術縮短藥物研發的時間及金錢成本,對於製藥產業未來發展是極其重要的」,我們期盼人工智能不僅提高藥物開發效率,更能為各種疾病亞型帶來更精確的治療品質。

延伸閱讀:BIO Asia Taiwan— AI正夯,數據驅動製藥產業的未來

 

參考文獻
https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x

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