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通过人工智能药物发现进行实验验证加速老龄化研究

2019年9月4日,星期三,英国伦敦:Biogerontology研究基金会向其创始人兼首席科学顾问Alex Zhavoronkov致敬,他领导的研究团队成功地使用人工智能设计,合成和验证了一种新的候选药物。与使用大多数制药公司使用的标准热量(H2L)方法所需的典型2 - 3年相比。

通过使用生成性对抗网络(GAN)和强化学习(RL)的组合,本研究背后的Insilico Medicine研究团队(本月发表在Nature Biotechnology上的论文中记录)成功地验证了AI具有的真正力量。加快药物发现和开发的时间表,并将从死胡同和错误转变的随机过程推向市场的整个过程转变为智能,专注和定向的过程,其中考虑到特定的分子特性。从第一步开始考虑疾病目标。

Biogerontology研究基金会与Insilico Medicine合作开展了许多项目和研究,长期以来一直倡导人工智能在发现和验证新药的过程中具有极大的潜力,这一过程更快更有效,特别是涉及老龄化和长寿研究以及能够延长人类健康状况并将年龄相关疾病的发病率压缩到生命的最后几年的药物的开发。

虽然这是将长寿研究的人工智能的理论潜力转化为实践的一系列步骤和成就中的最新成果,但它也是迄今为止所做的最大步骤,并且在证明潜在的通过方面走了很长的路。艰苦的科学。

“Insilico Medicine公司取得了这项最新成果,该公司是药物发现和长寿公司的领先AI,也是King's Aging Research的官方合作伙伴,展示了AI在加速药物研发进展方面所具有的真正破坏性潜力。此外,这只是将AI应用于老龄化和长寿研发以及将该研究加速转化为人类患者真实疗法的更宏大议程中的最新一步。同样值得注意的是,该团队发布了他们的代码背后的代码。开源格式的算法,允许其他研究人员应用他们的技术,并在他们的成就基础上推进药物设计,老化研究和长寿的整个AI领域“Richard Siow博士说道,伦敦国王学院老龄化研究主任,伦敦大学国王学院生命科学与医学系前副院长(国际)。

生物学研究基金会希望这项研究能够激励更多的研究人员利用人工智能在长寿研究中的潜力,并为大型药物开发者提供激励,让他们开始将AI纳入他们的药物发现和开发计划,以便加快将救命药物带到真正患者手中所需的时间。

Biogerontology研究基金会也向团队致敬,决定以免费提供的开源格式向公众发布GAN-RL方法背后的代码,以便其他研究人员有能力采用这种方法并将其应用于自己的工作。

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