全球首次人工智能发现新机制特发性肺纤维
人工智能药物开发的领导者InsilicoMedicine日前宣布，其在全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物，这在全球范围内是个标志性的里程碑事件。
3月2日，InsilicoMedicine携手两家顶尖投资机构——启明创投、创新工场，共同把握从“AI＋医疗”到“数字医疗”的产业脉动，分享最新和最专业的行业洞察。
AI如何制药？
一般来看，一款新药的研发需要经过药物靶标确定、先导化合物筛选、先导化合物优化和临床试验等阶段。时间成本上，新药的上市时间要大于10年，资金成为方面，塔夫茨药物开发研究中心曾给过一个数据是26亿美元。但最终的结果是，在耗费高人力财力之后，只有10%的候选药物能进入市场，90%的项目流产。
Insilico首席科学官任峰解释了IPF新药研发的详细过程：
一、寻找靶点。Insilico利用PandaOmics靶点发现系统对发表在《自然通讯》上的复杂基因和路径进行评分，并通过深度特征选择、因果推理和denovo路径重构得到相关靶点。靶点新颖性和疾病关联评分由自然语言处理(NLP)引擎进行评估，该引擎分析了来自数百万数据文件的数据，包括专利、研究出版物、科研经费和临床试验数据库。结果，PandaOmics发现了20个用于验证的靶点，将其缩小到一个新的细胞内靶标，并对其作进一步分析。
二、选定化合物并测试安全度。Insilico的人工智能化学生成系统Chemistry42自动生成具有适当物理化学性质的成药性高的分子结构。此次，Chemistry42设计了一个小分子库，这些小分子与PandaOmics发现的新的细胞内靶点结合，并进行验证。
三、选定临床前化合物。在不断的设计、合成、评估优化后，最终确认临床候选化合物。
四、进入临床试验阶段。Insilico表示，目前正在IND申报实验，目标是在年将这一款药物进行临床阶段。
整体来看，从靶点发现到临床前候选药物的发明，Insilico仅用时不到18个月，就实现了靶点发现、分子生成和通过传统实验验证，动物体内IPF疗效确认及安全性评估，总成本约为万美元，其他纤维化疾病疗效研究总成本约为80万美元，合成和测试了不超过80个小分子化合物。
TechEmergence的一份报告研究报告预测，通过人工智能可以将新药研发的成功率从12％提高到14％，可以为生物制药行业节省数十亿美元。
人工智能药物设计平台完善全面
据了解，InsilicoMedicine团队花了数年时间构建和集成了数百个人工智能模型，每个模型负责一项特定的任务，并将其整合到一个平台上，该平台能够生成假设、选择靶点、生成化合物和预测临床试验结果。据了解，这是目前市场上最完善全面的人工智能药物设计平台。
从-年开始，AI制药开始吸引了制药厂和科技巨头们的
