MIT 테크놀로지 리뷰' 에 따르면 9 월 3 일 AI 기술을 이용해 신약을 개발하는 데 인공지능제약의 신생 회사인 Insilicon Medicine 의 한 팀이 토론토 대학의 과학자들과 협력해 46 일 만에 새로운 표적약을 개발해 초보적인 생물학적 검증을 완료했다고 보도했다. 이 연구의 결과는 이번 주' 자연생명기술' 에 발표되었다.
이 획기적인 연구는 AI 기술이 약물 개발을 가속화할 수 있다는 것을 증명했다. 이는 특허 보호 기간이 연장되어 약물 개발의 경제성을 높인다는 것을 의미한다. 이런 방법이 보급될 수 있다면 제약업계에 널리 채택될 것이다.
AI 는 약물 개발 시간을 8 년에서 46 일로 단축하는 데 도움이 된다.
두 가지 인기 있는 인공지능 기술을 바탕으로 이 팀은 이번 약물 개발에 새로운 인공지능 시스템 생성 장력 강화 학습 (GENTRL) 을 도입했다.
연구진은 DDR 1 키나아제 (상피세포에서 표현된 타이로신 키나아제) 를 목표로 선택했는데, 이는 조직 섬유화 관련 단백질이다. 표적을 파악한 후, GENTRL 시스템은 2 1 일 내에 30,000 가지의 다른 분자 구조를 설계한 다음, 이전 연구와 특허에서 약물 표적에 작용하는 알려진 분자를 검토하여 실험실에서 합성할 수 있는 새로운 분자 구조를 선별했다.
심도학습은 효과적인 DDR 1 효소 억제제를 빠르게 식별할 수 있다' 는 연구결과가' 자연생명기술' 잡지에 게재됐다. Nature biotechnology 잡지에서 스크린 샷
GENTRL 이 설계하고 합성한 6 가지 후보 DDR 1 억제제 화합물 중 4 가지 화합물이 생화학 분석에서 활성을 가지고 있다. 다음 단계의 체외 세포 실험에서 네 가지 활성 화합물 중 두 가지가 예상 DDR 1 억제 능력을 나타내고 섬유화 과정과 관련된 표지물의 함량을 효과적으로 줄일 수 있다. 비교를 통해 가장 잠재력이 있는 1 화합물은 마우스 실험에서 더욱 성공적인 검증을 받았다.
GENTRL 시스템은 초기 목표 결정, 분자 구조 선별, 잠재적인 신약 합성에서 임상 전 생체검증에 이르기까지 전통적인 약물 개발 방법을 최소 8 년 만에 46 일로 단축했다.
20 13 년 노벨화학상 수상자, 스탠퍼드대 구조생물학 교수인 마이클 레비트는 "이 논문은 의심할 여지 없이 인상적인 진전으로 약물 디자인의 다른 많은 문제에 적용될 가능성이 높다" 고 논평했다. 가장 진보된 강화 학습을 바탕으로, 나는 또한 분자 모델링, 친화력 측정, 동물 연구 등 이 연구의 폭에 깊은 인상을 받았다. "
인공지능이 약물 화학자를 대체하는 역할이 주류가 되고 있다.
MIT 테크놀로지 리뷰 (MIT Technology Review) 지에 따르면, 이 획기적인 연구는 신약 개발이 직면한' 돈, 시간, 정력 낭비' 의 딜레마를 바꿀 수 있다고 합니다.
이 획기적인 연구는 신약 연구 개발에 직면한 곤경을 바꿀 수 있다. Mit 기술 리뷰 잡지에 따르면
스위스 인공지능연구소 교수인 Jürgen Schmidhuber 교수는 "인공지능은 제약업계에 혁명적인 영향을 미칠 것이며, 우리는 이러한 진전을 가속화하기 위해 더 많은 실험 검증 결과가 필요하다" 고 말했다. 그는 인공지능 분야의 많은 핵심 기술과 초기 개념의 발명가라고 말했다.
신약을 시장에 내놓으려면 많은 돈과 시간이 필요하다는 것은 잘 알려져 있다. 타프츠 약물 개발 연구센터에 따르면 신약 출시에는 10 년이 걸릴 수 있으며, 비용은 26 억 달러에 달할 수 있으며, 대부분의 후보 약물은 테스트 단계에서 실패하게 됩니다.
따라서 R&D 순환과 경제적 비용을 줄이는 것은 제약 분야에서 약물 R&D 활동의 성공에 매우 중요합니다. 포브스 잡지에 따르면, Insilicon Medicine 을 사용하는 방법은 이 약의 R&D 비용이 654.38 달러+0 만 5 천 달러에 불과하다고 합니다.
Insilicon Medicine 은 AI 심도 있는 학습을 약물 개발 과정에 도입하고자 합니다. 포브스 잡지에 따르면
미국 에너지부 인간 게놈 프로젝트의 수석 과학자, 보스턴 대학 교수인 찰스 칸토르 교수는 인공지능 AI 가 의료 개선과 새로운 의료 도구 개발에 대한 전망에 대해 과장된 견해를 가지고 있다고 말했다. 그러나 최근' 자연생명기술' 에 발표된 이 성과는 확실히 큰 의미가 있다.
그것은 먼저 인공지능이 보통 약물 화학자가 하는 역할을 대신할 수 있다는 것을 증명했는데, 이 역할은 왕왕 일손이 부족하다는 것을 증명한다. 둘째, 약물 개발의 가속화는 특허 보호 기간이 연장되어 약물 개발의 경제성을 높이는 것을 의미한다. 만약 이런 방법이 보급될 수 있다면, 그것은 제약업계에 광범위하게 적용될 것이다. "라고 콘토르 박사는 말했다.
물론, 이것은 세계적인 약물 개발의 첫 번째 단계일 뿐이다. 이는 인공지능이 후보 약물을 식별할 가능성이 있다는 이정표이지만, 모든 잠재적 약물이 치료를 위해 승인될 때까지 수년간의 임상 실험과 수백만 달러의 연구가 필요하다.
AI 기술은 효과적인 DDR 1 효소 억제제를 신속하게 식별할 수 있다. Insilicon Medicine 에 따르면
"이 논문은 우리가 인공지능 구동 약물을 개발하는 중요한 이정표이다. 우리는 20 15 부터 AI 합성화학에 종사했지만, Insilicon 의 이론 논문이 20 16 에 발표되었을 때 모두들 회의적이었다. 자, 이 기술은 주류가 되고 있습니다. 우리는 그것이 동물 실험에서 검증되고 있다는 것을 기쁘게 생각합니다. 이러한 모델이 전체 약물 개발 프로세스에 통합되면 많은 대상 오브젝트에 적용됩니다. 이 논문의 제 1 저자, 영실리콘 스마트 창업자, CEO 인 Alex Zhavoronkov 박사는 "주요 생명기술업체와 협력하여 합성화학 및 합성생물학의 한계를 더욱 추진하고 있다" 고 밝혔다.
루 편집