药物研发最热门技术靶点发现蛋白结构分析

生物医药行业一直以来都有着“高投入、高风险、长周期”的行业痛点，而且伴随着整个制药的研发、检测及生产等环节。近年来，人工智能与生物医药的结合兴起，利用AI技术的认知能力（强大的学习力、智能预测及可复制可追溯等特点），人工智能技术很好地解决了生物主要所面临的“两高一长”的痛点，在多方面促使生物制药由劳动力密集型向智能技术型转变。

一．人工智能+疾病诊断

人的大脑存储是十分有限的且会逐渐遗忘的，但通过AI技术对大量的临床影像数据进行学习，训练诊断模型，可以智能诊断，高准确性地辅助临床医生。目前糖尿病视网膜病变,黄斑变性和糖尿病性黄斑水肿等致盲眼病,皮肤癌,乳腺癌以及宫颈癌等利用AI技术的成功案例已见诸报道。

据报道，SKBiopharmaceuticals使用AI技术开发非小细胞肺癌的先进治疗方法，以及AI技术平台来识别慢性肾脏疾病和糖尿病患者之间的关系。

二.人工智能+新药研发

医药行业“两高一长”的痛点，在新药研发阶段的表现尤为明显。传统的医药研发需要大量的劳动力去重复做密集型的工作，并且耗费的时间往往要几年、十几年，导致新药研发成本巨大，且有更多不确定的因素影响新药上市的风险。人工智能技术以其高学习力、高准确率，为新药研发打开了一条绿色通道。

据报道，AbbVie基于AI的患者监测系统来更好地了解其当前对精神分裂症患者的第二阶段研究，从而增加其数据见解并减少临床试验，并使用AI技术优化其制造流程。；阿斯利康利用AI和机器学习用于开发针对慢性肾脏疾病和特发性肺纤维化的新疗法，以及加速药物创新，从而追踪了帕金森氏病等疾病的性质。

三.人工智能+基因数据分析

AI技术能够根据功能单元，更加综合地研究致病的基因突变,去除传统基因数据分析过程中，单一式检测单个点突变与所研究疾病的关系，极大地缩短时间，节省成本。

但是AI药物研发也面临着急需要解决的问题，AI药物研发兼具信息科技和医药双重属性，需要AI的人才也需要懂药物研发的人才，需要培养一批具备交叉学科的复合型人才队伍。应高端复合型人才学习需求，也应新老客户的培训需求，北京软研国际信息技术研究院特举办“人工智能药物设计技术与应用实践”系列专题培训班，本次培训由互动派（北京）教育科技有限公司具体承办，具体相关事宜通知如下：

1、本次课程共分为五个专题，每个专题单独小班授课，由浅入深，层层递进，分阶段配合案例系统讲解，边讲边练让学员掌握针对每个技术点的上机操作；

2、通过学习掌握和运用专业软件工具应用于代谢组学及网络药理学研究及药物分子设计过程，结合实验数据，丰富paper内容。课堂上建立班级交流平台，学员学完后可以在群内持续与老师同学交流问题，巩固学习内容。

人工智能药物设计及类药性ADMET评价专题

结合Python开源工具包RDKit及OpenBabel、ChemDes、PyBioMed讲解分子表征及特征提取、结构及数据预处理；药物设计中人工智能常用算法和软件、回归模型和分类模型的评价与指标及基于树的模型的解释；类药性和ADMET虚拟评价实践、GRK2抑制剂筛选实践等专业技术。

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