近日，在華為開發(fā)者大會(Cloud)的人工智能全場景創(chuàng)新與實踐峰會上，中科院上海藥物所鄭明月研究員發(fā)表了題為《新冠疫情分秒必爭，AI提升10倍篩藥效率》的演講，重點介紹了當前藥物篩選面臨的挑戰(zhàn)和關鍵問題、AI藥物研發(fā)領域的最新進展，并與華為云聯(lián)合發(fā)布AI大規(guī)模藥物虛擬篩選云服務，展示了“云+ AI”端到端賦能藥物篩選的全流程。
上海藥物所聯(lián)合華為云發(fā)布AI藥物篩選服務
藥物研發(fā)是一個漫長的過程，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)需要投入大量的研發(fā)人員，花費十到十五年的時間，以及數(shù)十億美元的研發(fā)經(jīng)費。演講中，鄭明月研究員介紹道，近年來藥物研發(fā)領域的技術變革，得益于冷凍電鏡、DNA編碼化合物庫、各種組學技術等新技術的發(fā)展。藥物研發(fā)領域產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，而AI技術可以更深入地挖掘這些數(shù)據(jù)，所以IT和BT的融合可能成為新藥研發(fā)新的范式。譬如，在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，上海藥物所蔣華良院士和上?？萍即髮W、武漢病毒所成立聯(lián)合攻關團隊，在短短十幾天的時間解析出全球首個高分辨率Mpro蛋白結(jié)構，并在第一時間發(fā)布，極大促進了抗病毒藥物的研發(fā)工作，相關成果發(fā)表于Nature和Science雜志。
基于華為云醫(yī)療智能體EIHealth，鄭明月研究員與華為云團隊開展了多個AI藥物研發(fā)合作項目，如從一級序列預測蛋白質(zhì)結(jié)構的iPhord算法1用于藥物靶點早期研究，藥物重定位AI預測算法2，使用多組學自動建模工具AutoOmics快速發(fā)現(xiàn)生物標志物3，用個性化聯(lián)邦學習整合算法FedAMP4實現(xiàn)藥企數(shù)據(jù)高效安全整合等。
鄭明月研究員介紹華為云醫(yī)療智能體EIHealth
最后，鄭明月研究員發(fā)布了聯(lián)合華為云團隊開發(fā)的大規(guī)模藥物虛擬篩選云服務。該服務利用華為云端萬核超大算力，可實現(xiàn)十倍的藥物篩選效率提升;服務內(nèi)置原創(chuàng)的iFitDock算法5，可同時實現(xiàn)剛性和柔性對接，真實反映蛋白質(zhì)的生理狀態(tài)和功能;服務內(nèi)提供億級規(guī)模、最大的人工可合成藥物庫DrugSpaceX藥物篩選庫6，可追溯反應路徑，快速實現(xiàn)藥物生成。該服務能夠為醫(yī)藥企業(yè)、科研單位提供更好的服務，助力新藥研發(fā)。
中科院藥物所聯(lián)合華為云發(fā)布大規(guī)模藥物虛擬篩選云服務
華為云醫(yī)療智能體EIHealth基于華為云AI昇騰集群服務、華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts的強大AI能力，集成了醫(yī)藥領域眾多算法、工具、AI模型和自動化流水線，目標是打造一個全棧、開放、專業(yè)的醫(yī)療行業(yè)企業(yè)級AI研發(fā)平臺。 更多信息請訪問https://www.huaweicloud.com/product/eihealth.html。
參考文獻
1.https://www.predictioncenter.org/casp14/doc/CASP14_Abstracts.pdf.
2.Liu, D. et al. AutoGenome: An AutoML Tool for Genomic Research. bioRxiv 842526 (2019) doi:10.1101/842526.
3.Xu, C. et al. AutoOmics: An AutoML Tool for Multi-Omics Research. bioRxiv 2020.04.02.021345 (2020) doi:10.1101/2020.04.02.021345.
4.Huang, Y. et al. Personalized Cross-Silo Federated Learning on Non-IID Data. arXiv:2007.03797 [cs, stat] (2021).
5.Bai, F., Morcos, F., Cheng, R. R., Jiang, H. & Onuchic, J. N. Elucidating the druggable interface of protein−protein interactions using fragment docking and coevolutionary analysis. Proc Natl Acad Sci USA 201615932 (2016) doi:10.1073/pnas.1615932113.
6.Yang, T. et al. DrugSpaceX: a large screenable and synthetically tractable database extending drug space. Nucleic Acids Research49, D1170–D1178 (2021).
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。 ）
