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人工智能机器人将有助推动新型药物研发

发布时间:2019-08-15 17:17:03

  据发表在英国皇家学会期刊《界面》(Interface)上的文章介绍,一台名为 夏娃 (Eve)的将有助于推动新型药物的发明,使新药开发速度更快,价格更低廉。研究团队已经取得了初步突破, 夏娃 发现了一种抗肿瘤药物可能也可以用在疟疾的治疗之中。

  夏娃 被称为 科学家 (Robotscientist),这是科学领域中日益增长的自动化趋势的自然延伸。它们能自动提出和测试假说,利用实验室机器人运行实验,然后对结果进行解释以修正假说,之后再重复这一过程,自动完成高通量的、假说主导的研究。机器人科学家也很适合用来记录科学知识。由于实验的构思和执行都是由电脑自动完成,因此可以将科学过程的所有方面都数字化保存下来。

  2009年,亚伯大学和剑桥大学的研究者开发出了机器人科学家 亚当 (Adam),这是第一台能够独立发现新科学知识的机器。现在,同一个研究团队开发出了 夏娃 。 夏娃 被放在曼彻斯特大学,其目的是加快新药物的发现过程,并使开发的成本更为经济。在近日发表的论文中,他们描述了 夏娃 如何帮助甄选用于治疗疟疾和其他被忽视的热带疾病 如非洲人类锥虫病(又称昏睡病)和南美锥虫病 的药物。

  这些被忽视的热带疾病是人类的灾难,数以百万计的人遭到感染,每年都有数百万人因此丧生, 剑桥系统生物学中心、剑桥大学生物化学系的史蒂夫 奥利弗(Steve Oliver)教授说, 我们了解导致这些疾病的原因,在理论上,我们可以利用小分子药物攻击引起疾病的寄生虫。但是发现药物的成本和速度,以及经济回报等使医药行业对此兴趣寥寥。

  他接着说道: 夏娃 利用其人工智能,在筛选过程中学习成功的经验,并甄别出对选定药物目标有作用的高可能性化合物。这是一个非常聪明的、基于基因工程酵母的筛选系统,使 夏娃 能排除那些对细胞具有毒性的化合物,选择那些能阻断寄生虫蛋白质活动的化合物,而不对人类蛋白质产生损伤。这一过程可以降低成本和不确定性,并减少了药物筛选所需的时间,对全世界数以百万计的人们来说,具有潜在的重要价值。

  夏娃 的设计目的是进行药物早期阶段的自动化设计。一开始,它采用传统大规模筛查的方式对一大组化合物进行系统测试。相比目前的标准程序, 夏娃 可以筛选出能够更快、更廉价生产出来的化合物。这也使得更多的测试得以应用,筛选的设备也更加高效,从而在有限的预算情况下提高新药开发的成功率。

  夏娃 的机器人系统每天可以筛选超过10000种化合物。不过,尽管大规模筛查很容易实现自动化,但这毕竟是一个相对较慢并且浪费资源的方式,因为库中的每一种化合物都要进行测试。大规模筛查也不够智能,因为无法利用筛查过程中取得的其他信息。

  为了改进这一过程, 夏娃 随机选择了库中的一个子集,找出能通过第一个测试的化合物;这些化合物再经过多次重复测试,以降低假阳性结果出现的概率。基于这些已确定的化合物, 夏娃 利用统计学和机器学习程序对能在测试中获得更好结果的化合物结构进行了预测。尽管它目前还没有合成这些化合物的能力,但未来的机器人将可能做到这点。

  曼彻斯特大学生物技术研究所的罗斯 金(Ross King)教授说: 每个产业都受益于自动化,科学也不例外。引入机器学习使这一过程变得智能化 而不是仅仅使用 蛮力 可以大大加快科学开发的速度,并可能取得巨大的回报。

  为了检验可行性,研究者设计了针对一些寄生虫 包括导致疟疾、南美锥虫病、非洲人类锥虫病等疾病的寄生虫 体内关键化合物的测试。 夏娃 在一个大约含有1500种已经临床批准应用的化合物库中进行了测试,发现一种之前被认为具有抗肿瘤特性的药物,能够抑制疟原虫体内一种名为DHFR的关键分子。目前,能够抑制这种分子的药物是对抗疟疾的常规手段,已经被发放给超过一百万名儿童;然而,由于对现有药物具有抗性的寄生虫已经出现,寻找新药物的需求也越来越紧迫。

  尽管做出了很多努力,但还没有人能发现以DHFR为目标,并且能通过临床试验的新型抗疟疾药物, 罗斯 金教授补充道, 夏娃 的发现具有更加重大的意义,而不仅仅是实现了一个药物发现的新突破。

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