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利用人工智能模型,南邮这个科研团队助力罕见病药物筛选

在海量的分子数据库里,AI就像个“捕捞达人”,能迅速找到对罕见病治疗具有潜力的有效化合物。最近,南京邮电大学生物医学工程专业一研究团队开展了“罕见病的AI新药筛选方法与平台开发”项目,利用人工智能技术,缩短罕见病新药研制周期。

罕见病,是指那些发病率低、患病人数少的疾病。资料显示,全球大概有4亿左右的罕见病患者。这意味着,每30个人中,可能就有1个人被罕见病折磨。

目前,罕见病的种类已远远超过了7000种,但仅有5%的罕见病获得了有效的治疗批准。

澎湃新闻了解到,该项目搭建了一个针对罕见病药物分子虚拟筛选的平台。该平台基于已有的小分子活性数据,利用新型的人工智能算法模型筛选出有效的生物分子,来促进相应类型的罕见病后期药物研究。

简单来说,该平台能够扩大对罕见病治疗可能有效的化合物搜索范围,加速新的有效潜在药物分子的预测,降低研发时间和人力成本。用户登录平台后,只需要选择模型,输入相关的分子式以及用户邮箱,就能得到相关的预测结果。

一般来说,在药物研究的前期,研发人员要去海量的化合物分子库里搜索,逐一进行实验测试,找到对重要靶标有作用的分子化合物。“这是现代药物设计临床前必经的过程,找到有效化合物,才能进行下一步的分子改造和生物实验。”南京邮电大学地理与生物信息学院的吴建盛老师说。

利用人工智能算法平台,药物研发人员可以扩大有效化合物的搜索的范围,减少进入实验阶段的化合物数量,缩短罕见病药物的前端研发时间。“人工智能技术如果能充分应用于新药设计的研究,将大幅降低药物研发机构对罕见病的的研发成本和周期,也会吸引更多人来关注罕见病的药物研究。”吴建盛说。

资料显示,一种药物从筛选到成功上市,平均需要10余年的时间,研发成本更是高达近3.5亿美元。此外,临床阶段的候选药物淘汰率高达90%。

其实,国外相关的药物筛选平台很多,不过一般都是各大药企和机构持有自己相应的数据,这些数据比较敏感,涉及各种数据样本、个人隐私等,很少会对外开放。所以,罕见病的药物研发一直缺乏广泛的有效数据。

当然,目前国内也有较多的药物筛选平台,不过大部分都是通用型平台,很少有专门针对罕见病的。对于罕见病有效治疗的药物分子筛选以及研究,在国内也是处于刚刚起步的阶段。目前,该项目平台还在研究完善阶段。

责任编辑:柳丽英 PT078
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