为什么药物发现需要机器人和人工智能

介绍
药物发现中的AI介绍
药物发现问题
实验室中的机器人技术
AI的角色
挑战
未来
结论
参考

发现AI和机器人技术如何加快药物开发，降低衰竭率，并在个性化药物比以往任何时候都更快地吸引患者的未来。

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介绍

本文探讨了人工智能（AI）和机器人技术如何通过自动化和预测建模来彻底改变药物发现，降低成本，加速时间表以及实现快速突破。

药物发现中的AI介绍

传统上，开发新药需要多年，需要大量的金融投资，通常涉及重大风险和很高的失败。已经开发了经过广泛数据集，复杂数学模型和高级计算算法的AI模型，以直接解决这些低效率。

全世界的制药公司越来越多地使用AI来预测临床试验结果，确定治疗靶标并优化分子设计。诸如DeepMind的Alphafold之类的技术可以准确预测三维（3D）蛋白质结构以及设计药用分子的生成AI平台，这体现了AI在药物发现中的变化作用。

尽管美国食品药物管理局（FDA）尚未批准通过AI生成的AI生成的药物，但通过AI开发的几种化合物，例如脆弱X综合征和特发性肺纤维化的治疗方法，目前正在临床试验中进行研究。¹

药物发现问题

药物发现仍然是一个具有挑战性，昂贵且耗时的过程。实际上，目前的估计表明，单一新药的批准通常约为28亿美元，大约需要12到15年。

药物发现与发育。主要阶段以高度简化的方式表示。该过程取决于预期与疾病和需要开发的治疗剂的类型相关的分子机制。大约成本约为28亿美元，完成整个过程所需的时间约为15年。2^{药物发现过程包括多个阶段，从基础研究开始，以确定与特定疾病有关的治疗靶标。}

然后，科学家通过计算方法，实验室测定和动物模型筛选大量潜在化合物。尽管进行了严格的临床前测试，但较高的失败率仍然存在，尤其是在人类临床试验中，许多候选药物因无法预见的毒性或效率低下而失败。²

2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行强调了加速药物开发的关键需求，该药物开发需要AI等革命性技术来加快目标验证和复合筛查。然而，由于缺乏完整的数据，加上生物学的复杂性和严格的监管要求，该领域的进步受到限制，所有这些都强调了迫切需要更有效，更具创新的解决方案，以提高药物发现过程的速度，可负担性和成功率。2^{实验室中的机器人技术}

机器人技术通过利用自动化平台来进行液体处理和高通量筛查（HTS）来改变实验室实践，特别是在药物发现中。

高级机器人系统可以精确筛选庞大的复合库，可显着提高效率，一致性和可扩展性。

在美国国家卫生研究院（NIH）化学基因组学中心，机器人自动化有助于定量HTS（QHTS），其中同时测试了多个化合物浓度以生成综合浓度 - 响应数据。该机器人系统结合了精确的液体分配器，多功能机器人臂以及能够处理复杂测定工作流程的复杂软件，从而减少了手动干预，试剂消耗和人为错误。^3,4

几家公司和机构体现了这一自动化趋势。例如，Insilico Medicine将机器人技术与AI结合起来，以加快复合识别和药物开发，而Evotec则采用机器人平台进行有效的大规模大规模生化筛查。新兴实验室自动化初创公司通过整合微加工和自适应处理机制来进一步提高机器人技术，从而提高系统速度和可靠性。^3,4

机器人系统与许多优势有关，包括增加吞吐量，可重复性和操作一致性。例如，NIH的机器人系统从各种测定中产生了数百万个浓度响应曲线，从而提高了化学探针识别筛选数据的可靠性。这些平台还旨在适应各种测定格式，包括基于细胞的，生化和复杂的多步骤程序。^3,4

AI的角色

Alphafold通过准确预测氨基酸序列的蛋白质结构来加速目标识别。同样，Benevolentai集成了机器学习（ML）算法，以发现新药物靶标并将其迅速发展为临床试验。Atomwise采用神经网络进行虚拟筛查，以鉴定与靶标具有高结合亲和力的分子。^5,6

AI在药物开发中的作用的流程图³

将AI与机器人技术相结合会创建闭环发现系统，该系统可自动化和优化药物发现周期。这些平台执行迭代任务，包括假设产生，自动实验，分析和改进，从而统称研究速度，规模和一致性。^5,6

图形神经网络和增强学习等技术进一步增强了分子的产生和优化。最终，AI驱动的药物发现有望提高效率和针对个体患者需求的个性化治疗方法，从而加速了从实验室将新型疗法转化为临床实践。^5,6

AI如何加速药物发现 - 自然的基础块|BBC故事工作

挑战

通常很难验证复杂的神经网络，通常被描述为“黑匣子”，这会围绕其预测产生不确定性。解决这些问题需要通过删除冗余神经网络层而不会失去准确性来简化AI架构，从而提高了AI模型的透明度和可信度。^5,6

关于AI和机器学习（ML）的另一个道德问题是数据偏差，这可能导致不准确的结果，尤其是在对非代表性或不完整数据集培训算法时。这种偏见有可能加强健康差异，而不是减少它们。

美国FDA和欧洲药品局（EMA）等监管机构正在调整其框架，以保持与这些快速前进的技术保持一致。然而，最近提议的立法努力解决AI的动态和自学性质，尤其是在不断产生新数据的生成模型中。

道德问题也变得越来越突出，包括在发生AI驱动的医疗错误时负责的人。人们对数据隐私，算法公平和长期社会影响也越来越关注。⁷

灵活但严格的法规，全球合作和明确的道德准则对于确保AI-ML在医疗保健中的安全，有效和公平部署至关重要。

未来

该药品景观正在目睹技术公司与制药公司之间的合作激增。这些伙伴关系通过高级数据分析，自动化和计算建模来促进创新。启动生态系统也越来越多地贡献新的观点和敏捷的发展模型。

为了在这个不断发展的领域中蓬勃发展，数据科学，自动化操作和基于AI的建模方面的专业知识已成为必不可少的。由于AI工具嵌入了研究工作流程中，未来有望更有效，精确和特定于患者的药物开发。⁸

结论

人工智能和机器人不是取代科学家。相反，这些技术正在授权研究人员更快，更有效地工作。人类和机器共同形成了一种重新定义药物发现的混合模型。

科学家带来了创造力，临床洞察力和道德监督，但AI加速了数据分析，机器人技术会自动化重复的实验室工作。这项合作缩短了时间表，降低成本并提高了精度。

随着这些技术的不断发展，药物研究的未来将由人类智能与ML之间的协同作用塑造。最终，这种混合方法有望为全球患者提供更快，更个性化和可访问的疗法。

参考

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8. Singh，S.，Gupta，H.，Sharma，P。和Sahi，S。（2024）。人工智能（AI）辅助药物筛查方法的进步。人工智能化学，，，，2（1），100039 doi： 10.1016/j.aichem.2023.100039， https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s2949747723000398