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浅谈BenevolentAI :利用AI支持新药研发

浅谈BenevolentAI :利用AI支持新药研发

作者: Eva旭旭 | 来源:发表于2018-04-21 16:25 被阅读103次

    前言:

    本周,BenevolentAI宣布获得1.15亿美元融资。

    简介:

    BenevolentAI坐落于伦敦,由Ken Mulvany创立于2013年,是欧洲最大AI新药研发公司。该公司主要是利用人工智能技术,从散乱无章的海量信息中,提取出能够推动药物研发的知识和新的可以被验证的假说,从而加速药物研发的过程。2016年末,BenevolentAI与杨森(强生子公司)达成独家授权协议,从强生那里获得小复方,并用人工智能开发候选药物,同时展开商业化探索。

    问题1:为什么将AI与医药研发结合?

    一款新药的上市时间需要7年以上,从临床前研究到临床1、2、3期试验。这期间,候选化合物往往从百万的数量中选出,如果前期工作做不好,后面临床实验很有可能会夭折,损失数亿美金。

    2016年末,伴随着礼来宣布阿尔茨海默症药物(Solanezumab)三期临床研发失败,市场迅速反应,当天股价大跌14%。与之相反的经典例子是辉瑞已经过了专利保护的降血脂药物立普妥(Lipitor),2010年的全球销售额是101.33亿美元。

    如此高风险高回报的过程,让研究人员致力于优化新药研发的每个流程。提高药物发现的几率便是其中之一。

    问题2:如何将AI与医药研发结合?

    在研发飞速发展的今天,每30秒就会有一篇生命科学论文发表。此外,还有大量专利、临床结果等发布,如何从海量的信息中获得有关目的新药的蛛丝马迹成为亟需解决的问题。

    BenevolentAI利用人工智能技术,从这些散乱的海量信息中提取出能够推动药物研发的知识,提出新的可以被验证的假设,从而加速药物研发的过程。这个技术平台叫做JACS(Judgment

    Augmented Cognition System,判断加强认知系统)。为了提高JACS运算能力,公司从英伟达购买了专门为深度学习设计的超级计算机DGX-1。这台计算机可以模拟发生在大脑皮层中的识别和学习模式,加快在不同信息源之间建立新的关系,从而产生更快、更多的新药创新。

    后记:

    搜索了一下,国内也有一家类似的AI医药研发公司—晶泰科技(XtalPi),2014年创立于麻省理工校园,2015年在深圳登记成立。

    晶泰主要通过量化计算与人工智能,预测药物候选的固相、ADMET、靶点结合等重要信息,以少量、更具针对性的实验代替“海选”策略,以筛选到最有可能成功的候选药物。今年年初,该公司融资总额超过2000万美金,投资方包含腾讯、真格、红杉资本和谷歌等。

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