最新資訊:效率提升1200倍 麻省理工開發(fā)AI制藥新模型
據(jù)外媒Tech Xplore報(bào)道,麻省理工學(xué)院的研究人員最近開發(fā)了一種叫做EquBind的新模型,這個(gè)模型可以提前預(yù)測(cè)新蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu),提升藥物開發(fā)的效率。目前這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)得到了業(yè)界內(nèi)的認(rèn)可,闡述這項(xiàng)技術(shù)的論文也將在7月被國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議(ICML)接收。
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一、速度提升1200倍,EquBind模型能迅速篩選類藥物分子
目前,藥物研發(fā)是一件漫長(zhǎng)而又昂貴的事情。其中最主要的原因就是開發(fā)藥物的成本十分昂貴。這種成本不僅包括數(shù)十億美元的資金投入,還包括長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的研究時(shí)間。
而且在研發(fā)的過(guò)程中,90%的藥物都會(huì)因?yàn)闊o(wú)效或副作用太多而研發(fā)失敗,只有10%的藥物能夠順利通過(guò)食品和藥物管理局的檢查,被批準(zhǔn)上市。
因此,制藥公司會(huì)提高研發(fā)成功藥品的價(jià)格,來(lái)彌補(bǔ)研發(fā)失敗藥品造成的損失,所以目前有些藥物的價(jià)格居高不下。
▲一些蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)
如果研究人員想要進(jìn)行藥物開發(fā),就要先找到有開發(fā)潛力的類藥物分子(drug-like molecules)。藥物研發(fā)進(jìn)程緩慢還有另一個(gè)重要的原因,那就是現(xiàn)存的類藥物分子數(shù)量龐大。數(shù)據(jù)顯示,目前現(xiàn)存的類藥物分子多達(dá)1016種,這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了現(xiàn)有的分子計(jì)算模型的計(jì)算上限。
為了處理數(shù)據(jù)如此龐大的分子,加快藥物開發(fā)的進(jìn)程,麻省理工學(xué)院電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系的研一學(xué)生Hannes St?rk開發(fā)了一種叫做“EquBind”的幾何深度學(xué)習(xí)模型。EquBind比現(xiàn)存最快的分子計(jì)算對(duì)接模型運(yùn)行速度快1200倍,能夠更快地找到類藥物分子。
二、EquBind模型能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),提升藥物研發(fā)效率
目前大多數(shù)傳統(tǒng)的分子計(jì)算對(duì)接模型都是通過(guò)一種叫做“配體-蛋白質(zhì)”(ligand-to-protein binding)的方法尋找類藥物分子。具體而言,模型需要先接收大量的樣本分子,然后讓配體與各種分子進(jìn)行結(jié)合,然后模型再對(duì)不同分子進(jìn)行評(píng)分,再以最后的排名來(lái)篩選出最合適的分子。但是這種做法流程繁復(fù),模型尋找類藥物分子的效率較低。
Hannes St?rk對(duì)這個(gè)過(guò)程做了一個(gè)形象的比喻,他說(shuō):“以前的典型的‘配體-蛋白質(zhì)’方法就好像是試圖讓模型把鑰匙插入有很多鑰匙孔的鎖,模型要花費(fèi)大量的時(shí)間為鑰匙和每一個(gè)鎖孔的適配度打分,再選出最合適的那個(gè)。”
他繼續(xù)解釋道:“而EquBind可以跳過(guò)最花費(fèi)時(shí)間的步驟,可以在遇到新分子時(shí)提前預(yù)測(cè)最合適的‘鎖孔’,這就是所謂的‘盲配對(duì)’(blind docking)。EquBind有內(nèi)置的幾何推理算法,能夠幫助模型學(xué)習(xí)分子的基本結(jié)構(gòu)。這個(gè)算法可以讓EquBind在遇到新的分子時(shí)直接預(yù)測(cè)出最合適的位置,而不用花費(fèi)大量的時(shí)間嘗試不同的位置并打分。”
▲麻省理工學(xué)院
三、EquBind模型已在業(yè)界成功應(yīng)用,作者期待更多反饋
這個(gè)模型引起了治療公司Relay的首席數(shù)據(jù)官帕特·沃爾特斯(Pat Walters)的注意。沃爾斯特建議Hannes St?rk的研究小組用這種模型來(lái)進(jìn)行用于治療肺癌、白血病和胃腸道腫瘤的藥物開發(fā)。通常而言,用于這些領(lǐng)域藥物的蛋白質(zhì)配體很難用大多數(shù)傳統(tǒng)的方法對(duì)接,但是EquBind卻能讓它們成功對(duì)接。
▲兩種治療肺癌的抑制劑藥物
沃爾特斯說(shuō):“EquBind為蛋白質(zhì)對(duì)接問(wèn)題提供了一種獨(dú)特的解決方案,它解決了結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和綁定位點(diǎn)識(shí)別等問(wèn)題。這種方法可以很好地利用數(shù)千種公開的晶體結(jié)構(gòu)信息,EquBind可能會(huì)以新的方式影響這個(gè)領(lǐng)域。”
發(fā)表這項(xiàng)技術(shù)的論文將在7月被國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議(ICML)接收,該論文的作者Hannes St?rk表示:“我很期待能在這次會(huì)議上收到一些關(guān)于EquBind模型的改進(jìn)意見。”
結(jié)語(yǔ):AI與制藥適配度極佳,發(fā)展勢(shì)頭正盛
AI制藥是一個(gè)2020年才走進(jìn)公眾視野的新興領(lǐng)域。
制藥領(lǐng)域是一個(gè)天然的AI場(chǎng)景。新藥研發(fā)的長(zhǎng)周期、高成本、低成功率,給AI留下了龐大的用武之地:機(jī)器可以自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù),總結(jié)歸納專家經(jīng)驗(yàn)外的藥物研發(fā)規(guī)律,繼而優(yōu)化藥物研發(fā)流程中的各個(gè)環(huán)節(jié),這不僅可以提升藥物研發(fā)效率與成功率,還有望降低研發(fā)費(fèi)用和試錯(cuò)成本。
因?yàn)檫@樣的特性和發(fā)展?jié)摿Γ壳癆I制藥勢(shì)頭正盛。但也有業(yè)內(nèi)人士唱衰,說(shuō)AI在制藥過(guò)程中扮演的終歸只是輔助角色,繞不開行業(yè)固有的流程和機(jī)制,不可能用兩三年的時(shí)間做完十年的事。
但是整體而言,目前AI制藥領(lǐng)域還是不斷有新的技術(shù)突破,發(fā)展蒸蒸日上。
來(lái)源:Tech Xplore
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