BBC NEWS | AI设计的新药分子首次进入临床试验

简介: BBC NEWS | AI设计的新药分子首次进入临床试验

人工智能设计的新药分子将首次进入人体临床试验

By Jane Wakefield (技术记者)BBC News

2020年1月30日

image.png

由人工智能(AI)“发明”的一种新药物分子将在世界范围内首次用于人体试验,这标志着机器学习在医学中起到的作用是里程碑式的。


该药物分子是由英国初创公司Exscientia和日本制药公司Sumitomo Dainippon Pharma共同创造,将用于治疗强迫症(OCD)患者。


一般情况下,药物开发大约需要五年时间才能进入试验阶段,而借助AI开发的新药物仅需12个月。


Exscienta首席执行官Andrew Hopkins教授将其描述为“药物发现中的关键里程碑”。


他告诉BBC:“我们看到了AI已经用于诊断患者以及分析患者数据和扫描结果,但这次是AI在新药开发中的直接应用。”


该分子称为DSP-1181,使用筛选潜在化合物的算法创建而成,并根据大型数据库中的参数对其进行检查。


Hopkins教授说:“找到合适的分子需要经过数十亿次决策,而精确设计一种药物更是一个巨大的决定。”


他补充说:“但是该算法的优点在于它们是不可知的,因此可以应用于任何疾病。”


第一种药物将在日本进入第一阶段试验,如果试验成功,它将进行更多的全球性试验。


该公司已经在研究用于治疗癌症和心血管疾病的潜在药物,并希望在今年年底前准备另一种分子用于临床试验。


Hopkins教授说:“这是今年首个使用AI设计的药物,但到本世纪末,所有新药都可能由AI产生。”


未参与该研究的癌症研究所首席执行官Paul Workman在谈到这一突破时表示:“认为AI具有增强和加速药物发现的巨大潜力。很高兴看到同时也相信这是一种新的药物进入人体临床试验的第一个例子,它的创造是由科学家使用人工智能技术来指导和加速药物发现的主要方式。”


牛津大学医学教授Sir John Bell的评论


“The design and development of molecules through medicinal chemistry has always been a slow and laborious process,” said Sir John Bell, the Regius professor of medicine at Oxford university, who was not involved with the research. “Exscientia can do this in many fewer steps, which is really impressive, and it comes from very sound scientific principles. I think they are a real asset to have in the UK.”


目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
从300亿分子中筛出6款,结构新且易合成,斯坦福抗生素设计AI模型登Nature子刊
【4月更文挑战第12天】斯坦福大学研究团队在Nature子刊发表论文,展示人工智能如何从300亿个分子中筛选出6种新型抗生素候选分子,为抗药性问题提供新解决方案。利用深度学习算法,AI模型考虑化学结构及合成可行性,发现独特化合物,加速药物研发。然而,成功应用还需临床试验验证及克服安全性和耐药性挑战。AI技术在药物设计中的角色引起关注,强调平衡使用与基础科学研究的重要性。
56 1
从300亿分子中筛出6款,结构新且易合成,斯坦福抗生素设计AI模型登Nature子刊
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
打开AI黑匣子,三段式AI用于化学研究,优化分子同时产生新化学知识,登Nature
【10月更文挑战第11天】《自然》杂志发表了一项突破性的化学研究,介绍了一种名为“Closed-loop transfer”的AI技术。该技术通过数据生成、模型训练和实验验证三个阶段,不仅优化了分子结构,提高了光稳定性等性质,还发现了新的化学现象,为化学研究提供了新思路。此技术的应用加速了新材料的开发,展示了AI在解决复杂科学问题上的巨大潜力。
32 1
|
3月前
|
人工智能 安全 网络安全
网络犯罪分子开始利用AI绕过现代电子邮件安全措施
网络犯罪分子开始利用AI绕过现代电子邮件安全措施
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
AI小分子药物发现的百科全书,康奈尔、剑桥、EPFL等研究者综述登Nature子刊
【7月更文挑战第12天】康奈尔、剑桥及EPFL科学家合作,详述AI在药物发现中的突破与挑战[^1]。AI现用于新化合物生成、现有药物优化及再利用,加速研发进程。尽管取得进展,可解释性不足、数据质量和伦理监管仍是待解难题。 [^1]: [论文链接](https://www.nature.com/articles/s42256-024-00843-5)
64 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
可控核聚变新里程碑,AI首次实现双托卡马克3D场全自动优化,登Nature子刊
【6月更文挑战第4天】AI在可控核聚变研究中实现双托卡马克装置3D磁场全自动优化,助力抑制边缘能量爆发(ELMs),提升核聚变性能90%,成果登上《自然通讯》。虽有ELMs少量出现及装置适应性问题,但这一突破为经济可行的核聚变能源发展迈出重要步伐。[论文链接](https://www.nature.com/articles/s41467-024-48415-w)
91 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
KAN核心团队震撼力作!MIT华人用AI首次发现物理学全新方程
【5月更文挑战第21天】MIT华人科研团队运用AI开发OptPDE工具,首次找到3个新可积PDE家族,增强人类在物理学方程发现中的能力。OptPDE通过优化PDE系数最大化守恒量,CQFinder自动识别守恒量,二者协同工作,重新发现KdV方程并揭示新方程的特殊性质。该研究展示AI与人类科学家合作的潜力,为复杂问题解决开辟新路径。论文链接:https://arxiv.org/abs/2405.04484
99 3
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI能治病了?AI生成药物分子90%成功率通过I期临床试验,未来研发新药只需5年!
【5月更文挑战第21天】AI在药物研发上取得重大突破,生成的药物分子在I期临床试验成功率高达90%,有望将新药研发时间缩短至5年。利用深度学习,AI能快速筛选出潜力药物,但需注意后续临床试验挑战及伦理安全问题。[链接](https://doi.org/10.1016/j.drudis.2024.104009)
77 2
|
6月前
|
人工智能
史上首次,AI超越人类奥赛金牌得主!吴方法加持,30题做出27道破纪录
【4月更文挑战第16天】研究人员结合吴方法和符号方法,开发的AI系统在国际数学奥林匹克几何问题测试中,成功解决27个问题,超过人类金牌得主。这项创新将吴方法(一种代数几何证明法)与经典符号方法融合,揭示了在自动化几何定理证明上的新潜力,但也面临证明可读性和软件实现局限等问题。
83 4
史上首次,AI超越人类奥赛金牌得主!吴方法加持,30题做出27道破纪录
|
5月前
|
人工智能 安全 网络安全
网络犯罪分子开始利用AI绕过现代电子邮件安全措施
网络犯罪分子开始利用AI绕过现代电子邮件安全措施

热门文章

最新文章