小分子化合物空间具有10的60次方，而AI不妨助助咱们最大搜索化合物空间。
可是，研发一款药物线次方吗？要分明，人类很疾就能学会运用履历或者其他举措来简化题目。
举个例子，当咱们需求外出用膳，扫数都会有2000家餐馆可供选取，但假若只须10分钟行程不妨达到的餐馆，那么可选取的数目大大低落，这就叫降维。
而就算是AI的参预，运用环球的算力，也不或许一会儿所有搜索10的60次方的化合物空间。
一家公司的资产是源于对药物创造历程的分解。药物创造历程的主题正在于用特意开采的测试举措对化合物库举行筛选。
一家公司的资产既要用其化合物库的广度和深度，也要应用技艺与化合物库相维系来创造有前景的药物。
也便是说，人工智能和药物创造的进步将需求管理低维题目，或同时采用正在抬高数据质地的同时低落题目维数的举措。
正在着名投行Stifel看来，AI赋能药物研发，降维的历程厉重有三种体例。
正在人工智能显示之前，基于物理的第一性道理企图是CADD(企图机辅助药物创造）的主题举措。
纯洁来说，便是运用古代举措天生一系列先导化合物。然后运用基于物理学的第一道理举行筛选，以确定具有精良药物性情的靶标新药。
比方，操纵物理学意味着运转分子动力学模仿来企图分子正在水中的溶化度，或分子对特定卵白质的亲和力，或其渗入性。
这种体例的核心是知道维系位点的化学本质和物理本质，分外适合寻找针对x射线或低温电镜晶体布局存正在的方针的药物。
有哪些公司正在做这些事故？征求薛定谔、Relay，邦内的公司也征求晶泰科技、深势科技、腾迈医药、予途乾行等。
一个经典的案例是，薛定谔和Nimbus的配合中，通过x射线共晶布局，修树了一个基于布局的大型化合物库，运用大周围的FEP+物理模子创造了TYK2强迫剂。
晶泰科技的三位创始人都是麻省理工的物理学博士，是以晶泰科技也将大周围物理学模子也用于药物创造。
正在和辉瑞的配合中，晶泰科技助助新冠口服药的开采，晶泰科技的数字预测算法和试验验证。探究小组仅用了6周功夫就竣工了药物晶体布局预测与试验结果的互相验证和正确成家，为后续的研发和分娩供给了或许。
以上举措实用于有正确的靶点布局，但许众光阴研发职员没有云云的音讯，于是就显示了QSAR + 机械研习的举措。
天生一系列候选药物，并运用高通量阐发探究它们的维系和本质。然后运用机械研习举措将这些阐发结果与药物布局干系联，以识别药效团的布局活性干系。运用机械保举的新化学布局来迭代寻找具有精良维系、特异性和性情的药物。
这种技艺分外适合于晶体布局不存正在的环境下，还是心愿找到一个好的维系分子，但不太适合药物靶标未知的环境。
个中的代外公司征求则是Kimia。Kimia是由Carmot拆分的一家公司，2023年12月，罗氏以31亿美元收购Carmot。
Kimia能够通过自愿化学合成和筛选维系主动研习算法，迅疾搜索与方针生物分子维系的化合物的大化学空间。
然后运用化学合成、阐发数据(QSAR)、ADME数据等来操练一个主动研习模子，该模子预测下一轮文库合成和筛选的化合物。这是一个迭代历程，向来一连到确定候选药物为止。
而Kimia前身公司，Carmot运用其化学演化和QSAR举措天生安进的LUMAKRAS®，扫数筛选是正在细胞中针对已知或新的(未知)靶标举行的生化筛选。
除此以外，LabGenius运用迭代类QSAR举措举行抗体打算，通过合成生物学、机械人自愿化和ML范畴的技艺，该平台不妨智能地创造新的医治性卵白质。
开始，找到与疾病方针干系的结构特异性细胞模子。然后对细胞举行遍及的药物干与。搜聚运用转录组学(RNAseq)或其他输出的数据。
这种举措分外适合生物学庞大或未知的处境。假若存正在与疾病干系的细胞，则能够正在不分明靶标的环境下探究候选药物的效益。
这些以细胞为根本的公司最有或许正在涉及庞大生物学的范畴博得打破，并抬高对卵白质/疾病途径的分解。
Recursion将高内在显微镜技艺与阵列式CRISPR基因组编辑技艺相维系，能够正在众种人类细胞处境中描写远大的、高维的生物和化学扰动库，以创修人类生物学的数字“图谱”。
目前，Recursion仍然具有远大的专有生物和化学数据集，进步23PB和3万亿可搜求基因和化合物干系。
历程众年的数据冲洗操练，其以细胞图像为最厉重的数据集已有远大的竞赛上风。2023年5月，英伟达公告以5000万美元投资Recursion，获取其4%的股份。
由诺贝尔化学奖Eric Betzig博士创设，Eikon制造今后仍然融资7。75 亿美元，能够说是一家biotech独角兽。
Eikon最紧急的便是其超判袂率荧光显微技艺，而Eric Betzig博士恰是通过这项发觉获取了2014年的诺贝尔化学奖。
应用超判袂率显微镜及时观望细胞中卵白质的运动，维系机械研习和生物工程，进而开采医治癌症等急急疾病的更始药物。他们仍然能够将观望标准缩小到10纳米，观测周期缩短至10微秒。
原形上，不止以上三种举措，更众公司是运用复合型技艺的公司，CADD和AIDD的技艺边境仍然渐渐变得隐约。
可是，对付一家AI制药公司而言，最难攻陷的还是是具有高质地的生物学和化学干系数据库，冲洗外部数据变得繁琐而低效，很众公司正正在操纵“干湿试验轮回”构修内部数据库。
更紧急的是，咱们不光需求看到公司如何分解和筛选化合物，再有天生的药物分子。
从这方面的结果来看，真正将人工智能模子整合到试验性药物打算和创造管线，现正在还为时过早。
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