AI在药物研发中的应用有哪些？

发布时间：2025-04-24 16:45:09 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：2 次

AI 在药物研发中的应用已经涵盖了从靶点发现到临床试验的全流程，极大地提高了研发效率、降低了成本，并推动了个性化医疗的发展。以下是 AI 在药物研发中的主要应用领域和案例：

1. 靶点识别与发现

AI 可以通过分析多组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学等）和生物网络，精准定位潜在的药物靶点。例如：

• PandaOmics 平台：通过整合多组学数据和生物网络分析，识别出 TRAF2 - 和 NCK - 相互作用激酶作为抗纤维化治疗的潜在靶点，并推动了相关抑制剂（INS018_055）的开发。

• 英矽智能的 PandaOmics：利用多种 AI 模型，从基因数据、科研文献、资金流向等多个角度进行分析，快速筛选出与特定疾病高度相关的靶点。

2. 药物设计与优化

AI 在药物设计中能够快速生成和优化药物分子结构，提高研发效率：

• 虚拟筛选：AI 可以从庞大的化合物库中筛选出具有潜在活性的分子，减少实验筛选的工作量。

• Chemistry42 平台：集成了 40 多个生成式算法模型，基于深度网络和 Transformer 架构，能够实现小分子的高效生成与优化，并与 AlphaFold 等平台集成，进一步提升研发效率。

3. 蛋白质结构预测

AI 技术在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，极大地加速了药物设计的进程：

• AlphaFold 系列：从 AlphaFold 1 到 AlphaFold 3，通过深度学习和注意力机制，能够准确预测蛋白质的三维结构，为药物设计提供了重要的基础。

4. 临床试验优化

AI 在临床试验阶段的应用可以提高试验效率、降低成本，并优化患者招募和试验设计：

• inClinico 平台：通过整合多模态数据源和深度学习模型，对临床试验的成功率进行精准预测，帮助研发企业合理分配资源。

• 赛诺菲的 AI 应用：利用 AI 优化患者招募方案，将匹配时间从数月压缩至数天。

5. 药物重定位

AI 可以挖掘已批准药物的新治疗用途，加速药物研发进程：

• 新冠疫情期间：AI 加速了药物重定位的进程，帮助寻找治疗新冠的有效药物。

6. 药代动力学与个性化治疗

AI 能够分析大量的遗传和生理数据，优化药物剂量 - 反应关系，实现个性化治疗：

• PharmBERT 模型：能够从处方标签中提取关键药代动力学信息，帮助识别不良反应和药物相互作用。

7. 多模态数据融合与未来展望

未来，AI 将进一步整合多模态数据（如基因组学、影像学、临床数据等），推动个性化医疗的发展：

• 多模态预训练模型：通过整合多种数据类型，挖掘更全面的疾病机制和药物作用模型。

• AI 与机器人技术协同：结合自动化实验技术，实现药物研发过程的智能化和自动化。

总结

AI 在药物研发中的应用已经取得了显著的进展，不仅加速了研发进程，还降低了成本并提高了成功率。随着技术的不断进步，AI 将在个性化医疗和多模态数据融合等领域发挥更大的作用，为全球患者带来更多的创新药物。