在漫漫历史长河中，疾病是一直伴随威胁人类生命健康的存在。时至今日，还有许多无法攻克的疾病强调了新药发现过程的必要性。然而，从概念化药物到最终在临床环境中实施是一个漫长、复杂且昂贵的过程，同时也存在许多潜在的失败点。近年来，人们对利用人工智能和机器学习应用于生物医学领域越来越感兴趣。由于药品的开发需要丰富的经验和领域知识，而且也存在一定的试错性，开发出的药品并不具有临床意义的情况也是常有的，这就导致了新型药物的产生既耗时又昂贵。而应用专业设计的人工智能和机器学习模型有助于规避上述问题，特别是随着可用训练数据量和计算能力的扩展，AI没有辜负人们的期望，为新型药物开发的各个阶段大大提升了效率及成功率。
学术前沿
Guide View
最新研究表明，药物发现流程的所有阶段都可以受益于人工智能。例如，用于设计新合成分子的生成模型、用于优化特定方向分子特性的强化学习（RL）、GNN预测药物与疾病的关联、药物的再利用以及对药物的反应。以及，自然语言处理(NLP)可用于通过挖掘科学文献来查找药物，并自动执行FDA审批步骤。
图2 基于人工智能的方法在药物发现流程的不同阶段的应用
仅根据氨基酸序列来预测潜在目标蛋白的三维结构通常是药物发现所必需的，人工智能系统最近在这方面取得了重大成功，AlphaFold2赢得了结构预测CASP14的批判性评估。 AlphaFold2由DeepMind开发，目前已经实现了突破性的准确性水平，并可通过GoogleColab公开获取。 其他用于药物发现应用的流行人工智能工具包括DeepChem和DeeperBind 等。
DeepChem已用于药物发现和应用项目（例如BACE-1抑制剂建模）的一次性深度学习算法的算法研究。DeepChem可用于分析蛋白质结构、预测小分子药物的溶解度及其与靶标的结合亲和力，以及对显微图像中的细胞数量进行计数。DeeperBind是一个长短期循环卷积网络，可预测与DNA探针相关的蛋白质结合特异性。同时可以模拟转录因子(TF)及其相应(DNA/RNA)结合位点之间的相互作用。DeeperBind可以有效预测探针序列的动态。它还可以在具有可变长度序列的数据集上进行训练和测试。
应用领域
Guide View
随着人工智能技术的不断创新和发展，AI制药已成为当今医药领域的一个热点话题。实际上，AI技术在药品开发的研究和应用已经开始了很长一段时间，其应用范围随着技术的成熟和不断拓展，未来还将继续扩大。
一、药物筛选
传统药物研发需要耗费大量时间和金钱， 而人工智能可以通过复杂的计算模型和算法，快速地筛选出具有潜在疗效的化合物。此外，AI技术还可以指导药物设计，优化药物分子结构，提高药物治疗效果和减少副作用 。
人工智能可用于规划有效的化学合成路线，并深入了解药物的反应机制，以识别与其他分子之间潜在的相互作用。通过人工智能对候选药物的结构进行精炼和修饰，可以提高靶点特异性和选择性，及其药效学、药代动力学和毒理学特性。同时，具有结构和配体信息的虚拟化学空间可以提供概况分析、更快地消除非先导结构，并通过避免昂贵且耗时的实验室工作来加快药物发现过程。
其次，人工智能可用于虚拟筛选和优化化合物，对估计其生物活性并预测蛋白质 - 药物相互作用也提供了一定的帮助 。值得一提的是， 人工智能可以帮助虚拟筛选的一种方式是通过开发预测模型，该模型可以识别与目标蛋白结合的可能性很高的化合物。
除此之外，多目标优化方法可以将分子调整到所需的方向。 分子动力学(MD) 模拟了DNA、蛋白质和药物靶标复合物等分子的运动。 它可用于识别蛋白质和复合物的自由能情况和生理构象，从而提供对结构和蛋白质-药物复合物的生物活性。 这些可能无法通过实验技术获得的数据，在人工智能的助力下得以实现。
图4 分子对接和分子动力学模拟示意图
二、药物制剂
药物输送系统可以被视为将治疗药物运输到适当目的地的载体。随着材料、工程和生物技术的进步，以及AI的赋能，“载体”?词已扩展到包括纳米载体、细胞、洗脱装置和微纳机器人等。然而，制备合适的纳米载体非常复杂，因为它取决于药物、赋形剂和反应条件（包括温度、时间和搅拌速度）。仅靠实验无法筛选所有这些参数，人工智能技术的发展为这一畅想提供了可能。研究表明，利用MD模拟、ML和HTE共聚集平台来确定哪些药物赋形剂组合可以组装成稳定的固体药物纳米颗粒，而无需额外的稳定性的释放。人工智能可以促进药物释放模式的评估，并可以通过机器学习为药物载体的配?。
三、精准医疗
首先，AI技术对于医药领域的优势是显而易见的。其中，精准医疗是最引人注目的应用之一，药物开发的目的就是为了满足临床需求。AI技术可以利用大数据资源和智能算法分析、识别患者的基因组信息和病理学特征等，从而进行准确的分析和预测。这种精准医疗可以根据患者的个体差异，制定出更加个性化和针对性的医疗方案，从而提高治疗效果，减少康复时间和成本。人工智能可以通过对大量的医学数据进行分析和训练，从而创建个性化医疗模型，预测患者病情，为患者提供精准的诊断和治疗方案。
挑战与展望
Guide View
任何事物都有利有弊，AI技术在生物制药行业的应用也面临着一些挑战。其中最主要的挑战是安全性问题和数据隐私问题。由于AI技术需要使用大量的医疗数据进行训练和学习，其中包括许多患者的个人信息。这些数据的安全性和保密性非常重要，生物制药企业需要加强数据的保护和隐私保护措施。另外，技术集成问题也是需要考虑的，如何将传统生物技术与AI技术相互融合起来，并形成一个完整的体系也是一个重要挑战。
制药行业基于人工智能的方法也存在许多限制，例如模型解释、再现性、数据访问、数据标签、隐私、数据质量和计算基础设施。此外，统计学习模型也需要更多高质量的数据集，并为具有适当表示的特定生物学问题提供适当的标签。而当前的许多数据分析最终都产生了非常相似的结果，因此，人工智能在药物发现中的未来不太可能在于开发正确的分析方法，而是在于提出正确的问题。
图5 在开发用于药物发现的人工智能应用程序时必须牢记的关键问题。
尽管AI技术在生物制药行业中存在一些局限性和挑战，但是通过不断地创新和尝试，人们可以克服这些障碍并取得更多的进步。
图6 “思维与机器”融合产生的协作智能有望改善医疗保健领域的决策。
结语
Guide View
综上所述，AI技术在生物制药领域的应用也已经取得了很多进展，并且其应用领域还在不断扩大。通过不断创新和探索，医药公司借助AI不仅可以提高效率和降低成本，还可以为患者提供更加精准、安全和有效的治疗方案。尽管还存在一些挑战和限制，但是通过逐步克服这些挑战，未来，随着技术的发展和创新，相信人工智能技术将会发挥出更加广泛和深远的作用，为生物制药行业带来更多创新和突破。
参考文献
[1] Rizwan Qureshi, Muhammad Irfan ,Taimoor Muzaffar Gondal . AI in drug discovery and its clinical relevance [ J ] . Heliyon 9 (2023) e17575
[2]Ming Gao,Sibo Liu,Jianan Chen.Potential of Raman spectroscopy in facilitating pharmaceutical formulations development – An AI perspective[J]. I nternational Jou rnal of Pharmaceutic s Volume 597 , 15 March 2021, 120334
[3]M. Lu, J. Yin, Q. Zhu, G. Lin, M. Mou, F. Liu, Z. Pan, N. You, X. Lian, F. Li, H. Zhang, L. Zheng, W. Zhang, H. Zhang, Z. Shen, Z. Gu, H. Li, F. Zhu, Artificial Intelligence in Pharmaceutical Sciences, Engineering (2023)
制作策划
策划：dawnnny、jeff / 审核校对：jeff
撰写编辑：dawnnny / 封面图来源：网络
媒体合作 | 微信号：GuideView2021
投稿转载 |13291812132（同微信）
免责声明：本文仅代表作者个人观点，参考文献如上，如对文中内容有不同意见，欢迎下方留言讨论。如需转载，请邮箱guideview@guidechem.com联系我们。
微信又双叒改版了，快将盖德视界 设为星标??
关注盖德视界
添加小助手
