#脑极体#当AI开始寻找抗生素：人类终于摘取“高悬的果实”？( 三 )

本文插图
现代药物研发首先最关键的就是药物标靶的寻找和识别。药物靶点是指药物在体内的作用结合位点，包括基因位点、受体、酶、离子通道、核酸等生物大分子。选择确定新颖的有效药靶是新药开发的首要任务。引入AI技术之前，传统抗生素作用新靶点的筛查基于基因组、抑制蛋白质合成、合成酶等方法，其困难在于人工筛选试验效率低下，进展缓慢。而通过AI的深度学习模型的介入，可以更快地数以千万计的科学文献的非结构数据以及这些生物的基因分子中找到可能合适的靶点。再通过选择不同的靶点并进行验证，以了解靶点的生物学特性，实时交互得到有证据的结果，实现相应药物靶点的发现。
再则， AI在新药物的化合物筛选上面也同样高效而准确。此次Halicin这一高活性化合物发现，正是根据具体的药物靶向需求，采用灵活的模型算法，在数千种可能的分子合成物中有效筛选可能的药物分子结构，极大节省了筛选时间和成本。
另外，除了在新药物靶点发现以及高活性化合物的发现外， AI在小分子药物自动合成路线的设计、新药物效果模拟和预测，甚至新型药物分子的预测上面都有实际应用的实践。这对于无论是抗生素药，还是更普遍的药物的研发都将带来巨大的契机。
在新药研发领域有一个形象的说法，那些“低垂的果实“都已经被摘完了，未来的新药研发需要去被茂密的树枝和树叶阻挡的果树高处去摘取果实。而AI可能正是抵达这些树枝身处摘取果实的最好阶梯。