AI僅用30天研發出潛在抗癌新藥,給醫學帶來哪些影響？

加拿大多倫多大學的研究人員與Insilico Medicine合作，利用名為Pharma的人工智能（AI）藥物發現平臺，在30天內就開發出肝細胞癌（HCC）的潛在治療藥物，而且只合成了7種成分。

據報道，HCC是最常見的原發性肝癌類型，但AI發現了一個以前未知的治療途徑，并設計了一個可以與該目標結合的“新型靶向分子”。

Insilico Medicine公司創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov表示，當世界為藝術和語言方面的生成性人工智能的進展所吸引時，該公司的生成性人工智能算法成功地設計出具有AlphaFold衍生結構的目標有效抑制劑。

AlphaFold數據庫設計并合成了一種潛在的藥物來治療HCC。

據悉，AlphaFold是一個由人工智能（AI）驅動的蛋白質結構數據庫，設計并合成了一種潛在的藥物來治療HCC。

這一任務從目標選擇開始僅用30天就完成了，而且只合成了7種成分。

在第二輪人工智能驅動的化合物生成中，研究人員發現了一個更有效的靶向分子，盡管任何潛在的藥物仍然需要進行臨床試驗。

Insilico Medicine公司首席科學官兼聯合首席執行官任鋒（音譯）表示，AlphaFold在預測人體內所有蛋白質的結構方面開拓了新的科學領域，可以利用這些結構并將其應用于“端到端”人工智能平臺，以產生新的治療方法來解決頑癥。

人工智能正在成為對抗致命疾病的新武器，因為該技術能夠分析大量的數據，發現模式和關系。

該系統還可以預測生存率，這是加拿大不列顛哥倫比亞大學和不列顛哥倫比亞省癌癥協會的科學家的發明，他們發現該模型的準確率為80%。

用于預測預期壽命的系統使用“自然語言處理”（NLP）來分析病人初次就診后的腫瘤醫生筆記。

NLP是人工智能的一個分支，可以理解復雜的人類語言。

該模型確定了每個病人的獨特特征，預測6個月、36個月和60個月的生存率，準確率超過80%。

人工智能基本上是“像人類一樣”閱讀咨詢文件。

UBC情緒障礙中心和B.C. Cancer的精神病學家和臨床研究員John-Jose Nunez表示，人工智能基本上是“像人類一樣”閱讀咨詢文件。

這些文件有很多細節，如病人的年齡、癌癥的類型、潛在的健康狀況、過去的物質使用，以及家族史等。

人工智能將所有這些結合起來，描繪出一幅完整的病人結果。

傳統上，癌癥存活率的計算是回顧性的，只按一些通用因素進行分類，如癌癥部位和組織類型。

然而，該模型能夠在病人的初始咨詢文件中發現獨特的線索，以提供更細致的評估。

該人工智能使用來自不列顛哥倫比亞省所有6個B.C.癌癥基地的47625名患者的數據進行了訓練和測試。

Nunez表示，神經NLP模型的偉大之處在于，它們具有高度的可擴展性、可移植性，并且不需要結構化的數據集。可以使用本地數據快速訓練這些模型，以提高在新地區的性能。