全球首款AI全參數成藥性預測渠道發布

  7月11日，記者從上海交通大學重慶人工智能研讨院獲悉，由該研讨院聯合藥智網、上海天鹜一起研發的全球首款AI全參數成藥性預測渠道於近来發布。該渠道运用AI技術助力創新藥研發，可大大縮短藥物研發時間，进步研發成功率。

  據了解，一款創新藥的研發要經歷苗頭化合物篩選、先導化合物優化、臨床前開發、臨床研讨等環節，這一過程一般耗時要長達十余年。怎么讓創新藥研發更高效？由滬渝團隊聯合研發的AI全參數成藥性預測渠道，將發揮“加快器”的效果。

  上海交大重慶人工智能研讨院控股公司——天智藥成科技(重慶)有限公司總經理雷皇書介紹，成藥性預測包含對化合物分子吸收、散布、代謝、分泌、毒性（即：ADMET）等進行預測，該渠道作為一款功用強大的化合物成藥性預測东西，能夠關聯化合物結構與成藥性相關的關鍵參數，可預測多達160多個成藥性參數。

  舉個比方來講，研發人員開展一款創新藥研發，在篩選出苗頭化合物之后，在渠道上可用多種方法輸入化合物分子結構式，幾秒鐘就能算出上述苗頭化合物成藥性參數，加快從苗頭化合物到先導化合物的過程，不必像過去那樣一一去驗証，從而極大地縮短了研發時間。

  “基於最早進的圖神經網絡架構和多項分子描述符，我們的渠道創建了具有自主知識產權的預測模型，確保預測的准確性和可靠性。”雷皇書說。

  要達到預測的准確高效，並不容易。雷皇書告訴記者，前期，他們投入了很多的人力和資源，整理出數千萬條關於藥物分子成藥性各個指標的數據。在此基礎上，構建了1000多個AI模型，用於160多個成藥性參數預測，並运用全球已同意藥物的真實數據進行驗証。“正是如此，我們的渠道成為全球領先的採用全AI預測ADMET性質的商業化軟件。”

  據介紹，一款創新藥研發無論是處於苗頭化合物的篩選階段，還是先導化合物的優化、臨床前開發、臨床研讨等階段，AI全參數成藥性預測渠道都能供给有力的數據支撑。

  比方，在先導化合物優化時，它能够全面、准確地評估先導化合物的ADMET性質，篩選出成藥性杰出的先導化合物，並輔助藥物化學家進行設計和優化，进步后續臨床開發的成功率。

  现在，該渠道已申請5項發明專利、4項軟著，並有了70余家用戶。根據前期試用情況，該渠道能讓創新藥研發功率进步30%以上。

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