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生成式AI推动药物发现革命：加速开发过程，降低成本
基于大型语言模型（LLMs）的生成式AI技术，正彻底改变多个行业，包括药物发现领域。通过利用AI解码和操作生物和化学语言，制药公司如今可以更快、更经济地开发新药。本文将探讨生成式AI如何转变药物发现，加速开发过程并降低成本。
生成式AI在药物发现中的作用
生成式AI传统上与理解和生成人类语言相关，但其潜力远不止于此，还包括生物和化学的复杂语言。例如，人类DNA可以被视为一个由30亿个字母组成的独特语言。蛋白质是生命的构建模块，其字母表由20种氨基酸组成。化学物质使用简化分子输入行表示法（SMILES）定义其结构。
生成式AI能够解释这些语言，帮助发现和开发新药疗法。通过将LLM类型的方法应用于这些生物和化学语言，AI模型可以揭示以前无法观察到的见解，加快药物发现过程并显著降低成本。考虑到新药疗法的高失败率——只有10%在临床试验中成功——任何提高效率、减少时间和成本的技术都具有高度价值。
在每个阶段增加价值
生成式AI可以应用于药物发现的各个阶段：
- 目标识别：第一阶段涉及识别需要治疗的疾病或状况。生成式AI可以分析基因组数据，了解导致疾病的基因或其他潜在生物过程。这有助于确定新药开发的具体目标。
- 先导化合物生成：第二阶段是生成潜在的先导化合物——可能针对已识别疾病的化学物质或蛋白质。可能的化学物质（超过10^60种）和蛋白质（超过10^160种）的数量庞大，使这项任务变得艰巨。生成式AI可以筛选这些可能性，并生成具有所需特性的新的化合物，创造出众多可探索的先导化合物。
- 优化：在第三阶段，需要测试潜在的药物候选物的效果。生成式AI可以帮助进行大规模筛选。例如，NVIDIA与Recursion Pharmaceuticals的合作展示了在一周内筛选超过2.8千兆小分子-靶标对的能力——这在传统方法下需要10万年的时间。
生成式AI使制药公司能够以前所未有的规模、速度和准确性探索潜在的新药物，加快进入临床试验的进程。
AI在药物开发中的案例研究
多家公司在利用生成式AI进行药物发现方面处于领先地位。一个值得注意的例子是Insilico Medicine，该公司使用AI开发了一种用于特发性肺纤维化的药物，这是一种导致肺功能逐渐衰退的罕见疾病。传统上，这个过程需要六年时间和超过4亿美元的成本。通过生成式AI，Insilico将成本降低到十分之一，时间缩短到两年半。
Insilico的AI在药物发现的每一步都发挥了作用：识别靶标分子、生成新的药物候选物，并预测临床试验结果。他们的成功还包括开发一种对所有变种有效的AI生成的COVID-19药物，并启动了超过30个其他项目，针对包括癌症在内的各种疾病。
药物开发的未来
生成式AI对药物发现的影响是革命性的。它承诺以更低的成本更快地治愈多种疾病。凭借AI解码复杂生物和化学语言的能力，可以预见一个新药开发更快、更高效且成功率更高的未来。生成式AI不仅是技术进步，更是医疗保健的颠覆性变革，承诺为全球患者带来更好的结果，并在开发未来药物中发挥关键作用。
