当人工智能遇上新药研发
时间:2019-08-29 12:27 来源:未知 作者:健康新闻 点击:次
两年前，将家养智能（AI）用于药物研发的草创公司只要30家摆布，而现在这个数量已经飙升到了148家。这一统计固然还不纯粹，然而它反映了AI在药物研发中的迅猛进行。往年，美国驰名的硅谷银行（Silicon Vally Bank, SVB）第一次推出了对数字康健领域的投资统计，在本年上半年，对这一领域的投资已到达52.6亿美元，超越了2017年整年的投资总数，2019年整年投资总数有望逾越100亿美元！
可以说，AI妙技的童稚出其时医药财富发展的症结节点上，由于新药物靶点与浸染机制越来越少，医药公司需要更多的投入与精力才能产出与以前相称的“first-in-class”药物。克制这一窒碍的方法包括提升研发效用，和深耕已有数据来发现新的洞见。AI在这两个方面都可以大展材干。
然而，业界资深人士也显示，在AI迅猛进行的同时，咱们重要警觉AI的钻研左袒是否走偏了。对AI能力的过度炒作可能会为这一领域带来“AI的冬季”。不日药明康德内容团队将汇集公开质料，找寻AI在药物研发中的潜力和局限。
明确繁杂的规定
给以空虚多的数据，机械进修算法能够从中发现轨则，往后把持这些规律来作出预料能够对新的数据进行分类。它们在这方面的表现远远快于任何人类。当代的药物研发团队面临的搬弄是必要琐细性地对海量数据进行解析，这些挑衅也曾不是可以单靠人脑来完成的工作。AI尤其擅长处置惩罚运用烦复的规定对少许数据进行综合。麻省理工学院（MIT）总计机科学家，杨森（Janssen）公司的科学垂问Regina Barzilay博士浮现：“例如，当咱们在学习化学的时辰，我们进修了许多规则何况相识了化学反馈的机制，然而有些时辰，这些规则十分非常的冗杂。要是我们能够为计算机算法提供不少数据，并且将重要规画的问题正确地涌现出来，它们有可能捉拿到人类无法拿获到的规律。“
以药物毒性为例，在过去50年里，全国畛域内有超越450款药物在获批上市之后因为毒反感导撤市，其中肝脏毒性是最思空见贯的原由。比方在1993年上市的治疗皮肤真菌净化的特比萘芬（terbinafine）在上市之后被创造可能招致肝脏毒性。截止2008年，已经有3例由于肝功能衰竭而死亡的病例与70例其它肝脏毒性被证实是由于特比萘芬酿成的。然而，药物在肝脏中的代谢历程很是芜杂，也十分难于预测。
这是机器学习可能帮手治理的模范问题，而且我们已经拥也有训练AI的数据。美国联邦当局的Tox21项目，通过美国环保局（EPA）、国度卫生研讨院（NIH）和FDA的单干，创建了一个征求少量分子和它们对人类环节性蛋白毒性的数据库。这一数据库可以被用来训练AI，创造化合物布局、特色和功能与可能出现的毒副感召之间的关系。
名为Cloud Pharmaceuticals的生物技能公司曾经将这些数据整合到该公司的化合物遴选进程中。这家公司旧年与大型药企葛兰素史克（GSK）杀青一项研发相助协定。“使用这一数据集熬炼机器深造算法之后，当新份子出现时，AI能够预测它是不是会具有毒性。”Cloud公司联合创始人兼首席科学官Shahar Keinan博士说。
设计更好的新药
除了发现荫蔽毒性之外，机器进修算法还可以预测候选化合物在一致物理与化学状况下的反馈，从而一把手药物研发人员明白它们在人体不同组织中的举动。滑铁卢大学（University of Waterloo）的物理化学家Scott Hopkins博士正在与辉瑞（Pfizer）公司相助，锤炼算法来评估候选分子吸收可以流失水份的能力。
“如果一个药物份子颇为迅速地吸收水份况且不会让水分流失，这意味着这类药物在水中很简单消融，”Hopkins博士说：“它在胃中会很快溶解而且进入血液轮回。”这一算法通过火析89种小份子候选药物构造与可溶性的干系，能够粗略预测出雷同份子的要害性特征。这项研究已经在Nature Co妹妹unications上发表。
对药物隐蔽毒性与生化特征的筛查虽然是药物开拓中弗成短少的递次，可是关于AI研究人员来讲，在药物研发中的“圣杯”是重新生成一个新医治性份子的结构。
药明康德的分工火伴Insilico Medicine公司，正在使用称为“生成同一Internet“（generative adversarial network, GAN）来启示全新的小份子化合物，治疗癌症、代谢性疾病和神经退行性疾病等很有问题疾病。这一算法由两个互相对抗的深度神经Internet形成。
第一个深度神经网络的任务是根据一系列化合物应该具有的功能和生化特征尺度（好比融化性、靶点，笼统生物垄断度），生因素子结构。而另外一个深度神经网络的感化是对第一个神经网络输出的结构进行“批评“。
“它们之间在互相竞争，“Insilico公司ceoAlexander Zhavoronkov博士说：”通过无数次的迭代，它们能够学会生成一些全新的布局。“
Insilico公司计划针对多个孤儿药靶点斥地候选药物分子。
图片起原：Insilico公司官网
野生智能的局限性
当然野生智能在药物斥地领域取得了很大的进步，可是它们还没法代替人类的浸染。AI在药物开拓中的作用就像一个智能厨房。“你可以有智能微波炉、咖啡机和其它智能工具，可是它们都没法为你做出一道晚餐，“Barzilay博士说：”你重要将这些工具整合在一路来做出一道晚餐，它们只能够扶助你做的更快更好。“
AI的表现遭到输入数据风致的制约。在往年的药明康德举世论坛上，业界的专家也显示，许多时辰，用于锤炼机械深造算法的高质量数据其实不具有。而低质量的数据可能导致算法从数据中获取虚假的信号，招致了“渣滓进，垃圾出“的扩大化。 现今具备的悍然数据屡屡由于名堂、代表性等多种起因，无法成为高品质的数据。对付有的AI药物研发公司来说，筹划这一艰巨的方法是本身生成高风致的数据。比如，insitro和Recursion公司都在依据整治特定问题的需求，生成自己的数据。
而关于Gary Marcus博士来说，他的担忧是对AI能力的过度炒作可能带来与实际不符的冀望值。而看看AI启示的汗青即可以看到，AI领域的开荒曾经在1974-1980年，和1987-1994年，履历过了两个进行的“冬季“。由于期望不克不及够取得实现，AI钻研的政府和私人投资都大幅度减少。
Gary Marcus博士是纽约大学生理学和神经科学传授，也是机械学习始创公司Geometric Intelligence的创始天时首席实验官。在他眼里，深度学习（deep learning）曲直短长常杰出的算法工具，然而它相当于一种超等影象。能够把一切想知道的东西都记上去当然不是件欠好事，然则当碰到不思空见贯的情况时，它不够灵动性，表现其实不算好。
他耽忧的是，我们过于依赖深度学习这一种家养智能的构架。纵然深度深造是一个圆满的“锤子”，可是在医药领域须要经管的问题却不全是“钉子”。试图使用一种工具来解决全数问题是失当的，面临必要治理的问题的多样性，我们也紧要有更为活络和过细入微的思忖方式。基因泰克研发掌门人Michael Varney博士也在日前的访谈中表现出对人工智能过度炒作的忧虑。
提供更多的可能性
虽然业界人士透露表现，使用人工智能在药物研发方面的运用存在着过度的炒作，然则他们仍然对人工智能可能带来的可能性尤为亢奋。不论是Marcus博士照常Varney博士，都在踊跃开发和使用家养智能工具，协助新药研发的历程。
“假如能够将药物发明的坚守提高5倍到10倍，从经济学角度上讲，钻研人员可以探寻更具风险的研发项目，因为战败的资源大大飞扬了。“华盛顿大学（Washington University）的S. Joshua Swamidass博士说。他向导的团队使用机器学习，最终在2018年解开了特比萘芬导致肝脏毒性之谜。”想像一下，那样我们可以有能力摸索几何种难治疾病的立异疗法！“
参照质料：
[1] Artificial Intelligence Shakes Up Drug Discovery. Retrieved August 24, 2019, from https://www.the-scientist.com/bio-business/artificial-intelligence-shakes-up-drug-discovery-65787
[2] AI startups are racing into drug development. Here’s 5 burning questions about which will survive. Retrieved August 24, 2019, from https://www.statnews.com/2019/08/22/artificial-intelligence-drug-development-startups-growth/
[3] Machine learning brings cell imaging promises into focus. Retrieved August 24, 2019, from https://www.nature.com/articles/d41573-019-00144-2
[4] Bera et al., (2019). Artificial intelligence in digital pathology — new tools for diagnosis and precision oncology. Nature Reviews Clinical Oncology, https://doi.org/10.1038/s41571-019-0252-y
[5] Warning of an AI winter, a skeptic argues deep learning in medicine needs a reboot. Retrieved August 24, 2019, from https://www.statnews.com/2019/08/21/ai-winter-deep-learning-oversold-in-medicine/
原标题问题：人工智能赶上新药研发，它能给医药行业带来什么？
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