技術論壇
發文時間 2020/11/10 作者 ypei91510
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其他 AIAI藥物篩選
傳統分子藥物設計與篩選,需要四~五年時間,才能夠進入人體臨床試驗階段,而人工智慧分析技術將時程縮短至一年以內,大幅加快新藥研發時間。人工智慧透過演算法從資料庫中,以各種不同參數在大量的候選中篩選出可行的分子。是不是可以證明了人工智慧不僅能夠協助疾病診斷,更有潛力協助藥物發展的推進?
發文時間 2020/11/12 作者 jingrul691
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以 DSP-1181 分子為例子,人工智慧透過演算法從資料庫中,以各種不同參數在大量的候選中篩選出可行的分子。Exscientia 實驗室主持人 Andrew Hopkins 指出,DSP-1181 的出現,證明了人工智慧不僅能夠協助疾病診斷,更有潛力協助藥物發展的推進。
發文時間 2020/11/12 作者 shuechang886
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有位來自史丹佛大學的教授達芙妮.科勒(Daphne Koller)大膽革新,把人工智慧和生物學做結合,並利用數據分析,執行新藥研發計畫。透過電腦科學專家和生物學家的協力合作,結合機器學習和基因組合,創建自定義數據,機器會在臨床數據庫中找出學習模式,隨後,人工智慧將會利用這個模型,分析出潛在的治療方法,利於新藥開發,並提出測試建議。
達芙妮的創新作法若是成功,將可大大降低新藥的研發成本和時間,原先要耗費好幾年反覆實驗測試的新藥,或許能夠在幾週的時間內就研發完成。
發文時間 2020/11/17 作者 omnixri
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傳統設計藥物很多都是靠人工經驗及天外飛來一筆,需要大量人力及電腦算力進行比對找出候選清單再進入測試,目前使用AI來幫忙確實節省不少人力及物力,但這項成果並不是從天上掉下來的,也是基於過去大量的研究成果所累積的資料集,產生有效的疾病樣本,再產生各種模擬藥物進行交叉測試,就像AlphaGO下棋一樣,剛開始是用監督式學習,進而演化到強化學習,如此就能在短時間內找到合適的藥物。像英科智能(Insilico Medicine)這家公司就是典型的AI開發新藥公司。
更完整的介紹,可參考這篇報導:【不治之症將有解?】AI 篩選潛力藥物分子,四週內生成「超完美新藥」!
發文時間 2020/11/17 作者 omnixri
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今年初台灣人工智慧實驗室(AI Labs.TW)在COVID-19還沒有特效藥時就以人工智慧算法協助找出一份「老藥新用」的清單,其中利用其收集到的資料集包括4種常見病毒蛋白的標靶藥物數據庫, 收錄美國FDA整理出的1615個不同藥物以及臺灣1811個有公開結構的不同健保藥。短短4天從美國FDA公告有結構的愛滋病藥物中,篩選出13個候選藥物,其中分數最高的瑞德西韋(remdesivir),與國際上公佈的有效治療新冠病毒肺炎用藥表單結果吻合,由此得知AI可以快速協助找出合適的目標。
更完整的新聞報導可參考:世界「第一份」AI老藥新用建議病毒藥物清單出自台灣