AI 和 ML 在加速早期药物发现中的作用

将药物分子从概念推向商业化的过程是一个漫长且昂贵的过程，通常需要 10-15 年，并且在考虑到失败的情况下，每成功推出一种药物的费用高达 20 亿美元。在本文中，我们深入探讨人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 加速药物发现的潜力，揭示其影响和局限性。

加速药物发现的需求

药物开发的早期发现阶段成本高昂，需要创新技术来加速和降低管道风险。AI 和 ML 已成为关键参与者，提供扩大新型化合物化学“搜索空间”、简化复杂属性计算以及提供对通常嘈杂和不完整数据的见解的能力。

从发现阶段选择最佳候选分子以推进至新化学实体 (NCE) 是一项复杂且耗时的任务。随着寻找针对当前药物兴趣的新型分子变得越来越困难，研究人员渴望评估更多的化合物，而不会使湿化学和生物学的预算呈指数级增长。

在尖端硬件上运行的 AI 和 ML 正在彻底改变这一格局。它们可以以前所未有的规模对分子进行分类，从而探索庞大的化学库。AI 驱动的方法包括构建通过合成反应生成的分子的“虚拟库”，以及使用“生成式 AI”从少量小分子的分子汤中组装分子。每种方法都有其优点和挑战，包括与分子可及性和多样性相关的问题。

通过 AI/ML 加速药物发现

用于药物发现的 AI (AIDD) 仍处于早期阶段，但已经产生了进入临床试验的化合物。AI 和 ML 的影响是多方面的：

1. 使复杂计算变得简单：AI/ML 工具经过训练，可以预测决定药物候选物行为的复杂计算结果。例如，AI 可以近似化合物库的量子力学，大大加快分子属性电子贡献的分析速度。

2. 结合能预测：AI 可以通过自由能微扰 (FEP) 计算预测结合能。这种方法传统上资源密集，现在受益于 AI 方法，AI 方法可以准确地使用 FEP 计算筛选库，产生与实验相当的结果。

3. 蛋白质结构预测：AI 模型可以为缺乏实验数据的靶点生成蛋白质结构。虽然该领域面临挑战，但 AI 工具的复杂性和对其输出的理解正在增长，使得 AI 生成的蛋白质结构在药物发现中越来越相关。

4. 简化筛选：AI 模型可以有效地针对特定药物靶点筛选超大型分子库。通过快速评估数十亿潜在药物候选物，AI/ML 简化了候选物分析，使研究人员能够专注于最有希望的化合物。

5. 合成路线优化：AI 擅长在复杂数据集中识别模式，使其能够生成和优化到所需分子的合成路线。AI 能够在比经验丰富的化学家更短的时间内找到高效路线，这是一个显著的优势。

克服限制以实现更广泛的 AI 采用

AI/ML 对药物发现的影响是巨大的，但挑战仍然存在。AI 模型需要大量的数据集进行训练，由于隐私和保密问题，制药行业的数据共享受到限制。为了充分释放 AI 的潜力，行业必须更加开放地共享数据，允许 AI/ML 工具准确预测复杂属性。

另一个挑战是精通药物发现和 AI 的专家稀缺，阻碍了工具的有效利用和见解的生成。解决这些挑战对于最大化 AI 在药物发现中的作用至关重要。

AI 在药物发现中的未来

虽然 AI 不太可能取代药物发现的所有方面，但其积极影响的潜力是显而易见的。量子力学、合成路线优化、蛋白质结构预测和其他领域的持续发展将继续塑造 AI 在药物发现中的作用。随着更多数据的可用，AI/ML 工具将更好地解决复杂计算。

AI/ML 整合到药物发现平台中已经带来了显著的改进，提高了效率并降低了成本。这些技术将在制药行业发挥越来越重要的作用，加速候选物选择并改变药物开发的格局。