推出新一代AI驱动新药发现引擎GeniusMED,云势软件欲将新药研发效率提升60%

推出新一代AI驱动新药发现引擎GeniusMED,云势软件欲将新药研发效率提升60%

人工智能可解决药物研发等难题。

【AI星球(微信:ai_xingqiu)】4月28日报道

近日,在北京举办的GMIC大会上,生命科学领域云解决方案服务商云势软件发布了与美国康奈尔大学合作、新一代AI驱动的新药发现引擎GeniusMED,云势软件创始人&CEO张英男表示,这款新药发现引擎的目标是将新药的研发效率提升60%,并且大幅度降低研发成本

新药研发“九死一生”,豪赌背后愈挫愈勇

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药企对AI技术的兴趣主要基于这样一个事实:传统的药物研发耗时耗力,且失败率高。

太多未知的病因导致了新药研发进展缓慢,包括阿尔茨海默病等众多疾病,现代医学并没有完全清楚其发病机理。新药研发除了需要资金持续不断的投入,还离不开顶级的研发人员,最终,还有可能因为各种副作用使得历经数年的成果被毙。

这类例子并不少见,相关数据显示,新药研发从最初的实验室研究到最终上市,平均要花费12年时间,投入总费用约66.145亿元人民币,还要历经7000874个小时和6587次实验,需要423位研究者深度参与,最后才能研发出1种新药。

2016年,美国制药巨头礼来公司对公众宣布,其轻度阿尔茨海默病(俗称老年痴呆症)药物Solanezumab在三期临床试验中失败。投入上十亿美金的研发费用被打水漂,包括比尔盖茨的基金会,以及各大药厂在内的很多组织,都花费了巨资研究这个领域的新药,但是到目前为止收效甚微。

AI却可以从海量数据中获得新的知识,并且对迄今为止人类无法理解的复杂病因产生见解和洞察。对此,云势软件于2017年与美国常春藤名校康奈尔大学医学院合作,将AI技术引入到新药研发流程中。用实验数据和强大的事实证明,人工智能技术完全有机会让新药研发变得更有效率。

GeniusMED将新药研发流程数据化

将AI技术引入药物研发离不开AI在深度学习算法上的突破,而在生物领域,深度学习可基于测定数据和文本数据建立生物过程模型。

张英男表示,之所以选在这个时间点推出新一代AI驱动的新药发现引擎GeniusMED,主要的原因是,“奇点来临了,越来越多的数据被积累起来了,过去人们没有足够的数据来适当地训练深度学习算法。但是现在研究人员已经能够建立大量的数据库,技术和数据到了一个临界点,我们能够利用这些数据来训练算法”。

计算机的优势就在于能比药物科学家掌握更多的数据,并且从数据之间找到之前无法得到的新线索,以做出合理判断。据张英男介绍,新药研发过程主要经历四大阶段:首先是寻找确认优质靶点,接着是寻找最好的化合物,然后是寻找适应症,最后是寻找合适的病人。

据悉,GeniusMED引擎从大量数据源中整合了与药品、疾病、基因、蛋白质等相关多种药物研发数据,构建了一个大规模的综合性药物研发知识库

用户(药物研发人员)可以利用GeniusMED以高效便捷的方式探索知识库中不同实体之间的潜在联系,发现药品到疾病,以及疾病到药品的隐含药物研发路径。它可以极大地提高药物研发过程中的准确率和有效性,并用于新药研发的各个主要环节。

目前,利用GeniusMED的路径发现工具,云势软件已经在二甲双胍可以治疗结肠癌的结论上得到验证,给出具体的路径信息,而且这些路径信息绝大部分情况下都是现实世界中没有被发现过,纯粹是通过GeniusMED强大的学习能力,发现的全新知识

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张英男谈到,当下主要从罕见病开始投入使用,值得一提的是,在阿尔茨海默病(AD)领域,GeniusMED已经预测了10种现有药物可能对AD治疗有效,并给出了排序。其中有3种是已经获批的药物,另外7种药物中,有3种药物正在进行相关的临床试验。在系统性红斑狼疮探索上,GeniusMED还证明了有3款已知药物有效,另外7种药物中有2种正在进行临床试验,其余5种药物是GeniusMED计算得出的高潜力药物。

2018年3月,团队完成由东方富海领投,蓝湖资本和老股东斯道资本(原富达亚洲风险投资基金)跟投的新一轮融资。本轮融资后,云势软件其中一个战略重点是,加速“云势-康奈尔人工智能实验室”孵化的人工智能辅助药物研发产品的商品化落地,以此推动公司国际化的战略进程。

 


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