清华姚班、MIT计算机博士：入局AI制药风口，为什么要趁早？丨附19个现场问答

近日，雷锋网《医健AI掘金志》以“AI制药·下一个现象级赛道”为主题，邀请百图生科、剂泰医药、未知君、望石智慧、英矽智能、星药科技六家先锋企业，举办了一场线上云峰会。
作为此次活动的演讲嘉宾，星药科技创始人&CEO李成涛，以《人工智能在小分子药物研发中的应用》为题，对星药科技的AI新药平台做了介绍。

本文插图
李成涛表示，总结来看， AI制药主要就包含两类问题，首先是分类与回归，知道一个新分子到底有怎样性质，其次是生成与设计，找出那些是好分子，那些是不好的分子。
1012 ，但适合成药的成药化合物大概是1060 ，这就像一个巨大的宇宙，我们知道的只有一个小太阳系，甚至是小地球。在这种情况下，人工智能这样的工具如何突破原有思维定式，找出比传统人类方法更好的分子，就成为了关键。
以神经网络的黑箱问题为例，人们往往认为人工智能不可解释，在AI制药研发当中，星药科技引入了信息瓶颈和剪枝技术，让黑箱问题变得更加可视化。
也就是，把分子丢进AI制药模型之后，不仅可以告诉我们毒性好不好，还可以找出是哪一个模块或哪一个基团导致。
把这个结果和图像信息拿给药物化学家判断，就可以知道分子是不是遵循思路，描述是不是契合科学原理，当分子不够理想的时候，也能知道是哪部分原因，从而可以有针对性的进行改结构。
像这样的路径和方法，在创新分子研发、找新可专利分子、分子衍生跃迁中都有极大的帮助。
以下是演讲全部内容，《医健AI掘金志》做了不改变原意的整理和编辑：
非常感谢大家留出时间参与这场活动，也非常感谢雷锋网的组织，能让我有机会和大家分享一下公司在人工智能以及小分子药物研发应用做的一些工作。
首先自我介绍一下，我是李成涛， 2010年至2014年本科就读于清华姚班， 2014年去麻省理工学院攻读博士学位。
自己的背景是计算机与人工智能的方向，但在波士顿接触了很多做药物研发科学家们，了解到很多与药物研发相关的应用，所以觉得人工智能在小分子药物研发上是有用武之地。
在获取博士学位后，我创办了“星药科技” ，主要通过人工智能加速小分子药物研发。
在这里与大家简单介绍一下，具体如何去做的，以及这个领域有哪些痛点，同时人工智能是如何协助解决这些痛点。