华宇平台注册中心:人工智能正在上海成为一种新

 常见问题     |      2023-03-05 13:13

  记者朱迪·费(Judi Fei)

  在药物研发领域,行业内部人士经常提到“双十个法律”,也就是说,已成功开发了一种新药,需要10年的时间,并投资10亿美元。

  新药的长周期,高成本和低功率已成为行业发展中的一个困难问题。人工智能算法的出现使制药行业看到了新的可能性。

  近年来,辉瑞,默克,阿斯特朗和Google的母公司Alphabet等知名的制药公司都在部署此领域。我希望使用人工智能来提高药物研发的成功率和效率,并降低研发成本。

  预计人工智能会破坏药物研发的“法律”?

  AI成为打破局势的关键

  长期以来,毒品发现在很大程度上是偶然的。人工智能大大减少了由人为因素造成的“偏见”,并且可能成为毒品开发突破的关键。

  在2020年,在国际蛋白质结构预测竞争中,生物世界的“ alphago” - alphafold准确地预测了蛋白质的3D结构,这意味着新的药物发现将大大加速。

  在上海,许多公司已经列出了人工智能新药开发的新曲目。人工智能软件公司Shang Tang Technology在其建立开始时开始在基因和药物研发领域进行创新研究。药物研发领域是其中的重要组成部分。

  Zhang Shaoting是上面的技术副总裁兼研究所副院长:“当我们进行AI基因分析项目时,我们需要处理30亿个网站的整个基因组数据。单身患者的数据可能达到很多。作为100克。传统方法的计算时间长达10个小时。根据上ang的超高性能的计算能力,我们可以通过原始算法将计算时间缩短到十分钟。效率接近30次,这是该计算时间可以快速促进药物研发的进步。”

  最近,在“自然”杂志Sub -Magazine上,上面的技术在人工智能新药的研究和开发方面的最新研究结果。本文提出的算法模型可以加速发现新的治疗抗体。在对流感和登革热各种病毒的研究中,验证了其显着性能。

  “通过AI技术加速了药物发现和临床前研究的创新,并提高药物研发的效率,这不仅有助于主要疾病,难度和治愈的医疗进展。通过增强制药行业的国际竞争力,”张shoting说。

  “上海,最佳选择”

  对于制药行业,AI是打破“双十个法律”的工具。对于上海,这可能是“超越”的机会。

  “随着发现新结构,新目标和新机制的进步,人工智能将在筛选化合物,靶标的发现,蛋白质结构预测中发挥重要作用。经济和信息委员会。

  “上海的公开政策和首先尝试的勇气,以及医疗服务的创新应用是肥沃的土壤。”张转换说,越来越多的智能医疗公司将为居民的健康生活服务。

  “上海是当前生物制药创新和生物制药创新的未来的中心。” Yingsilia Intelliment首席官员Ren Feng说,AI药品与过程管理的创新有关。 “我们没有逐步做所有事情。

  一方面,Yingsilian Intelligence通过人工智能平台发现了候选药物,另一方面,基于大量合同研究机构的资源进行验证实验。此过程中的创新使公司的研究管道比以往任何时候都更快,并且成功率更高。同时,该过程中收集的大量数据也可以回馈到人工智能团队,以帮助算法平台进一步迭代。

  “唯一可以做的是在中国和上海。因为有许多合同研究机构,这么多才华,如此多的投资,如此充满活力和勤奋的社区,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,人,充满活力和努力。人们充满活力和努力。人们专注于以最高质量的快速交付的最终结果,这就是为什么上海成为最佳选择。” Ren Feng说。

  去“从1到n”

  今年5月,Yingsilia Smart的世界创建的新候选人ISM001-055,该候选人由人工智能平台发现和设计,在中国进入了II期临床试验,并于7月完成了第一批健康对象。这是第一个在中国进行临床试验,由人工智能发现和设计的药物,用于治疗特殊的肺纤维化疾病。这是中国AI制药“ 0到1”的关键步骤。

  在这个项目中,英国硅情报局仅完成了从目标发现到确定临床前候选药物的18个月,而研发投资仅为数百万美元。

  最近,Yingsilian Intelligence宣布,它已经与赛诺菲(Sanofi)进行了多年的制药研究与开发合作,并针对多个目标。

  不可否认的是,AI技术尚未达到制药行业的革命性突破。正如目前的“ 2022AI制药行业观察报告”中提出的那样,AI药品从“ 0到1”取得了突破,但是“从1到N”的发展需要一定的时间和积累。

  Ren Feng说:“ AI药品是为了快速有效的目的,新药的底线是合规且安全的。两者之间的碰撞肯定会遭受痛苦,这要求整个行业都可以处理它华宇平台注册中心。”

  随着AI技术和生物医学技术的持续积累,将增加越来越多的创新药物来解决临床需求。 AI药品的未来将继续通过“从0到1”到“从1到n”而突破数据算法。

  [资料来源:上海Xuhui区人民政府的网站]

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