AI在药物靶点发现中的效率如何提升？

发布时间：2025-05-04 16:53:27 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：4 次

AI在药物靶点发现中的效率可以通过以下多种方式提升：

1. 多模态数据融合

• 整合多源数据：AI可以通过融合基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物结构信息以及临床记录等多种数据类型，全面分析疾病相关的分子模式和因果关系。例如，平安科技采用多模态数据融合技术，将基因表达谱、蛋白质相互作用等多源数据输入深度神经网络，显著提升了靶点作用关系的识别准确率。

• 提升数据质量：解决数据稀缺和非标准化问题，开发能够处理有限数据的“稀疏”AI算法，同时建立更好的数据共享机制和标准。

2. 深度学习与知识图谱

• 深度学习算法：利用深度卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）等架构，AI可以高效识别药物靶点与疾病相关作用关系。例如，PandaOmics平台通过多组学数据与生物网络分析，成功鉴定出抗纤维化治疗的新靶点。

• 知识图谱：将多组学数据与科学文献整合到知识图谱中，AI可以更高效地识别基因与疾病之间的关联。

3. 虚拟筛选与预测

• 虚拟筛选技术：AI可以通过预测配体-受体相互作用，优化对接姿态，从大规模化合物库中快速筛选出潜在的药物候选分子。例如，博济医药利用AI技术从百万级化合物库中进行智能筛选，大大减少了工作量和试错成本。

• 蛋白质结构预测：AI工具如AlphaFold可以快速预测蛋白质结构，将靶点结构解析时间从数月缩短至几小时。

4. 物理定律融入AI

将物理定律融入数据驱动的AI算法中，可以减少对大量数据的依赖，同时提高模型的准确性和通用性。

5. 自动化与实时监测

• 自动化实验：结合自动化实验室技术，如自主机器人合成化合物，实现“AI设计-机器人合成”的闭环，进一步提高研发效率。

• 实时监测与优化：通过实时监测数据，AI可以提前终止无效试验，节省时间和资源。

6. 虚拟临床试验

利用计算机建模和生成对抗网络（GANs）创建数字孪生，优化临床试验设计，提高试验效率。

通过上述方法，AI在药物靶点发现中的效率得到了显著提升。例如，英国BenevolentAI利用AI发现肌萎缩侧索硬化症的新靶点，将原本需要数年的研究缩短至数月。