Barry Bunin的药物发现行业综述 - 2023年1月4日

人工智能+机器学习=生物制药的拐点。这是2023年 预测来自FIERCE Pharma的报道，它指出了人工智能和机器学习产品的涌现。文章描述了一些公司的新产品，这些公司试图用人工智能和ML算法以及芯片上的病人技术等方法 "彻底改变 "药物发现。文章称。"鉴于开发一种疗法所需的典型时间（12至18年）和失败率（90%），迫使这场革命的是高昂的研发成本。人工智能工具可以大大减少这两点"。文章引用了Quris首席执行官Isaac Bentwich的话。"这是三场革命，现在正达到高潮，具有好莱坞式的时机。这是一场完美的风暴--芯片上的器官进入了时代，人工智能变得强大并专注于这个问题，以及监管机构说动物研究很糟糕。" 在CDD ，我们一直专注于正确和优雅地处理生物活性、化学结构和生物序列数据--给定模型的好坏只取决于具有领域专业知识的多个大脑所能获得的数据，以了解数据解释的范围和限制。

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你刚好会说蛋白质吗？有一个聊天机器人可能会。华尔街日报》刊登了一篇 文章标题为 "支持聊天机器人和搜索查询的人工智能如何发现新药物"。前提是自然语言处理算法，如谷歌搜索和OpenAI的ChatGPT中使用的算法，有望削减将药物推向市场所需的时间。这篇文章的部分内容是"自然语言算法，可以快速分析语言并预测对话的下一步，也可以应用于这种生物数据，创建蛋白质语言模型。这些模型对可能被称为蛋白质语法的东西进行编码--支配哪些氨基酸组合产生特定治疗特性的规则，以预测可能成为新药物分子基础的字母序列。因此，药物发现的早期阶段所需的时间可以从几年缩减到几个月。" 与前一篇文章一样，基础性的挑战是优化管理数据，在此基础上可以建立（m）任何模型。

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从 "黑湖生物 "到藻类微型机器人。当我读到最近的这篇报道时，脑海中莫名其妙地浮现出1954年的恐怖电影《黑湖生物》。 头条新闻药物发现新闻》中的 "藻类微型机器人对抗顽固的细菌感染"。生物工程师们正在为藻类找到一个英雄般的角色，用它来创造机器人作为抗生素的运送车，以提供更有效的药物输送。文章引用了加州大学圣地亚哥分校的生物工程师张良芳的话，他是发表在《自然材料》上的研究的共同作者。"为了提出海藻机器人的想法，我们进行了大量的头脑风暴和讨论"。Zhang的小组选择了水藻细胞，原因有几个。一个微型机器人输送系统需要足够大，以携带一定剂量的药物，但又要足够小，以渗透到组织深处。他们选择与莱茵衣藻合作，这是一种长约10微米的藻类。这个故事变得更加迷人，而且听起来有点科幻色彩，描述了是什么让海藻机器人如此有效地将抗生素送到小鼠的肺里。"传统的抗生素会被动地漂浮在周围，并在组织中不均匀地扩散药物。藻类 "之 "字形和 "之 "字形，躲避着慢慢追赶它们的免疫细胞。这意味着药物到达了肺部的所有角落。持续的游动得到了回报；与针对同样的细菌静脉输注同样的抗生素相比，微型机器人需要的抗生素剂量要低3000倍，才能清除感染。"以Zig-zagging的方式躲避迟钝的免疫细胞...

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大药厂最终会拥有大麻吗？ 这是《纽约时报》最近发表的一篇题为 "不仅仅是大麻 "的文章中所表达的恐惧。 特邀文章在《纽约时报》上发表的一篇题为 "这不仅仅是关于大麻。我们的整个毒品政策需要彻底改革"。作者指出，拜登总统最近签署了一项法律，放宽了对大麻研究的繁琐限制， ，并对总统命令卫生与公众服务部和司法部长审查大麻的分类地位感到鼓舞。 "这一法律程序可能会导致联邦对娱乐性使用的销售进行监管，或制定一项国家法律，要求对大麻开具处方"。作者赞成将大麻从目前与海洛因并列的危险的附表1物质的地位上减少，但担心在目前的类别下重新列入附表仍会有过度的限制。她写道："然而，改变是棘手的。大麻的重新归类可能会通过强加处方要求而颠覆国家法规。这可能会把大麻交给大药厂，而大药厂是唯一有能力制造和销售食品和药物管理局监管的药品的行业。"

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Barry A. Bunin,PhD ，是Collaborative Drug Discovery的创始人兼首席执行官，该公司提供了一种现代的药物发现研究信息学方法，在全球范围内受到成千上万的领先研究人员的信赖。CDD Vault 是一个托管的生物和化学数据库，安全地管理您的私人和外部数据。