生成式人工智能引发药物发现复兴

AI资讯2年前 (2023)发布 GPTHub

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药物发现领域是医学中最关键和最具挑战性的领域之一。识别潜在治疗分子的过程耗时、昂贵且充满不确定性。然而，近年来，生成人工智能（AI）已经成为一种变革性技术，有可能彻底改变药物发现。通过利用机器学习算法的力量，药物发现中的生成式人工智能有望加速药物开发、降低成本并最终拯救生命。

什么是生成式人工智能？它是人工智能的一个子领域，专注于创建类似于现有数据的新数据实例。它遵循无监督学习的原理，其中人工智能模型从没有明确标签的数据集中学习模式。这使得生成式人工智能模型能够生成新的样本，例如图像、文本，或者在药物发现的背景下生成分子结构。有关生成式 AI的更多信息，请访问相关文章。

药物发现中的生成人工智能正在成为一个利润丰厚的领域。根据 Precedence Research 的数据，到 2032 年，全球药物发现领域的生成人工智能市场价值预计将达到约 141783 万美元，高于 2022 年的 12607 万美元（复合年增长率为 27.38%）。

生成式人工智能引发药物发现复兴 — 生成式人工智能在药物发现中的作用是什么？首先，人工智能使药品行业成为更有利可图的行业

在这篇博文中，我们将深入探讨生成人工智能如何塑造药物发现的格局、其应用及其面临的挑战。

生成式人工智能在药物发现中的作用是什么？

生成式人工智能在药物发现中的作用是彻底改变和加快识别潜在治疗分子的过程。通过利用生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络 (RNN) 和图神经网络 (GNN) 等机器学习算法，生成人工智能可以生成新颖的分子结构、优化药物设计并促进从头药物设计。这种能力使研究人员能够探索广阔的化学空间，识别出使用传统方法可能被忽视的有前途的候选药物。

生成式人工智能加速药物开发，降低成本，并通过在更短的时间内识别有效和安全的药物来提供改善患者治疗结果的潜力，使其成为药物发现领域的变革性工具。

传统的药物发现过程涉及通过艰苦的试错实验来识别潜在的候选药物。药物发现中的生成人工智能有望通过提高传统方法的计算效率和准确性来彻底改变这一过程。以下是生成式人工智能在药物发现中的应用方式：

分子生成：生成人工智能模型，特别是基于循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）的模型，可以生成符合特定标准的新颖分子结构。这种产生大量不同分子的能力为识别传统方法可能忽视的潜在候选药物开辟了新的可能性。
药物设计优化：生成式人工智能还可以通过生成现有化合物的修改来帮助优化药物设计。通过探索分子结构的变化，人工智能算法可以识别可增强药物功效、安全性和特异性的修饰，从而使设计过程更加高效。
从头药物设计：生成人工智能在药物发现中最令人兴奋的应用之一是从头药物设计。这涉及从头开始设计全新分子来针对特定疾病。人工智能模型可以在已知药物及其特性的庞大数据库上进行训练，使它们能够预测可能表现出所需特性的分子结构。

在药物发现中使用生成式人工智能的流行技术

以下是人工智能驱动的药物发现中使用的一些关键技术及其应用示例：

生成对抗网络（GAN）

GAN 是一种生成式 AI 模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器生成新的数据实例，而鉴别器尝试区分真实数据和生成数据。通过对抗性训练过程，GAN 可以生成高度真实且多样化的样本。在药物发现中，GAN 用于分子生成、分子优化和从头药物设计。

GAN 已被用于生成特定蛋白质靶标的新型小分子抑制剂。北卡罗来纳大学的研究人员使用 GAN 生成甲型流感病毒的潜在抑制剂，从而确定了几种有希望的候选药物以供进一步评估。

强化学习

强化学习是机器学习的一种，其中人工智能代理通过与环境的交互来学习以实现特定目标。它以奖励或惩罚的形式接收反馈，使其能够了解哪些行为会带来有利的结果。在药物发现中，强化学习用于优化药物设计并识别具有所需特性的化合物。

剑桥大学的研究人员利用强化学习来优化针对阿尔茨海默病的候选药物。人工智能代理通过获得有利的分子特性的奖励，学会了设计具有更高的目标亲和力和选择性的分子。

图神经网络 (GNN)

GNN 是一类神经网络，旨在处理图结构数据，例如分子图，其中节点代表原子，边缘代表化学键。GNN 可以学习分子图中的模式和相互作用，这使得它们对于预测分子特性和活动很有价值。

加州大学旧金山分校的科学家使用 GNN 来预测小分子针对特定药物靶点的生物活性。通过从大型分子数据库中学习，基于 GNN 的模型准确识别了各种蛋白质靶点的活性化合物。

迁移学习

迁移学习是一种技术，其中针对一项任务训练的模型针对相关任务进行调整或微调。它允许人工智能模型利用一个领域的知识来提高另一领域的性能。在药物发现中，迁移学习用于从已知药物-靶点相互作用的数据集中迁移知识，以预测新的相互作用。

斯坦福大学的一组研究人员使用迁移学习来预测潜在的药物与靶点相互作用。他们在已知相互作用的大型数据集上预先训练了一个模型，然后在特定药物靶标的较小数据集上对其进行了微调，从而提高了预测准确性。

分子对接

分子对接是一种计算技术，用于预测小分子（配体）和蛋白质靶标之间的结合方向和亲和力。人工智能驱动的分子对接算法提高了这一过程的效率和准确性，有助于识别潜在的候选药物。

AutoDock和Vina等人工智能驱动的对接软件已成功用于识别各种疾病靶点的小分子抑制剂，包括HIV蛋白酶、SARS-CoV-2主要蛋白酶和各种癌症相关蛋白。

自然语言处理（NLP）

NLP 技术使人工智能模型能够从科学文献和专利等文本源中提取和理解信息。NLP 用于药物发现，从大量已发表的研究中收集见解，帮助目标识别、药物重新利用和知识提取。

IBM Watson for Drug Discovery等人工智能驱动的 NLP 平台可用于分析大量生物医学文献。这些努力帮助研究人员发现新的药物靶点，并重新利用现有药物来治疗不同的疾病。

人工智能驱动的药物发现是一个快速发展的领域，这些关键技术在其进步中发挥着至关重要的作用。通过利用生成式人工智能、强化学习、GNN、迁移学习、分子对接和 NLP 的力量，研究人员可以有效地探索广阔的化学空间，识别潜在的候选药物，并加速药物开发过程。

这些技术的协同组合具有改变制药行业的潜力，并为改善全球医疗保健成果做出重大贡献。这并不是它的唯一优点。

机器学习在医疗保健中的应用

生成式人工智能在药物发现中的优势

生成式人工智能在药物发现中的整合提供了几个显着的优势：

加速药物发现过程：药物发现中的生成式人工智能使研究人员能够在短时间内探索广阔的化学空间，从而大大加快了药物发现过程。这种效率加快了潜在候选药物的识别，缩短了最初发现和临床试验之间的时间。
节省成本：由于高失败率和耗时的实验，传统的药物发现可能花费数十亿美元。药物发现中的生成人工智能减少了对昂贵的实验室工作的需求，并增加了成功的可能性，从而节省了大量成本。
针对罕见疾病和个性化医疗：对于潜在药物靶点数据有限的罕见疾病，生成式人工智能可以通过从现有数据集中推断知识来提出潜在的治疗分子。此外，该技术非常适合个性化医疗，根据个体患者的基因构成定制治疗方案。

生成式人工智能在药物发现中的缺点

虽然生成式人工智能为药物发现带来了巨大的希望，但它也面临着某些挑战和局限性：

数据质量和偏差生成人工智能模型的准确性和可靠性在很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。有偏见或不完整的数据集可能会导致人工智能模型有偏见，从而可能导致生成次优或不安全的候选药物。
安全性和毒性预测：生成式人工智能模型通常很难准确预测新生成分子的安全性和毒性。这是一个至关重要的问题，因为最终目标是确定对人类使用不仅有效而且安全的药物。
知识产权问题：在药物发现中使用生成式人工智能会引发知识产权问题。如果人工智能算法生成新的候选药物，那么确定专利权和所有权可能会变得复杂。
伦理考虑：人工智能在药物发现中的使用引发了有关该技术的责任和问责的伦理问题。确保透明度和遵守道德准则对于负责任地采用生成式人工智能至关重要。