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AI药物开发

Andrew Brumagen的铅图像

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看看,超级啤酒!我们现在可以比以往任何时候都更快地创造新的抗生素 - 都感谢新的AI工具来自IBM。

抗生素转化药 - 一旦致命感染突然在20世纪发现青霉素突然变得可治疗。然而,像所有生物一样,细菌已被证明是非常有弹性的:他们会适应他们发现自己的任何环境。我们的倾向过度级抗生素导致抗生素抗性细菌的演变,又名“超级蛋白。”

AI不到两个月才能找到20个新型毒品候选人。

不幸的是,我们无法快速开发新药,以保持对抗这些新兴的超级赛的武器比赛。

这是一个致命的问题。

如果没有做任何事情来阻止抗生素抗性感染的威胁,世界卫生组织估计我们会看到超过1000万人死亡到2050年的一年。还有一个巨大的经济与这些疾病相关的成本。

分析瘫痪

药物设计通常涉及试验和错误的方法,但有无数可能的化学组合,因此这是一种缓慢而繁琐的过程。

如果没有任何措施来阻止抗生素感染的威胁,我们可以通过2050年看到每年超过1000万人死亡。

这就是IBM的AI工具进入的地方。AI记录有关大量不同肽(蛋白质的构建块)的关键信息。使用该数据,它可以创建一个全新的肽设计 - 例如,一个具有抗微生物特性。

从理论上讲,AI现在只有逆向工程,从巨大的选项中获得有效的药物候选者。

但毒品不能只是有效 - 他们必须在人类中安全,理想情况下,以抵抗许多不同的细菌株。所以接下来,计算机生成的分子由被视为低效或不安全的AI的分子进行排序。

大局

通过传统的试验和错误方法,可能需要数年时间来生产可行的药物候选人。

但对于IBM的AI,它花了不到两个月。

在短短48天内鉴定了AI,创建和测试了20个新型药物候选者。这些药物中的两种看起来非常有前途:它们都是强大的对抗病原体,不太可能在大肠杆菌中引起进一步的耐药性,并且在体外和小鼠中测试时毒性低。

两种新的抗生素候选人令人兴奋 - 但这里真正有价值的东西是创造它们的AI。能够迅速发现有效,安全,有效的药物候选人是击败超级术语的巨大步骤

该过程也可能具有除抗生素之外的影响 - 它可以加速任何新的治疗或化学物质的设计,可能会对新疾病(如Covid-19(如Covid-19)和其他目前无法治疗的条件的设计。

“(w)E希望我们的AI也可以用来帮助解决世界上其他最困难的发现挑战,”研究人员写道博客帖子“例如设计新的治疗剂,环保和可持续的光致抗蚀剂,新的催化剂用于更有效的碳捕获,等等。”

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