利用人工智能为“智能制造”打开新药的门

◎记者的张及这本报纸。美国食品药品监督管理局（FDA）最近发出了通知，该通知逐渐取消了在诸如单克隆抗体等药物应用中的动物测试要求，而是使用人工智能（AI）的预言模型，例如更好，更接近人类反应的预言模型。面对动物实验即将告别历史阶段的事实，中国的制药行业是否准备好了吗？科学研究的发展和储备是什么？在“如何利用AI来提高根据新的FDA政策下的非临床研究效率”的效率。提高预测的准确性：“ AI不仅可以设计分子药物，而且可以预测分子药物进入临床领域并进入市场的可能性和可能性。”北京跨学科研究所的特别研究人员佩·贾安芬（Pei Jianfeng）Iversity告诉《科学与技术》每日记者。 “我们继续关注新研究和药物开发成功率的主要问题。” Pei Jianfeng表示，新的研究和药物开发持续很长时间，而90％的新药将在临床试验阶段失败。他们的团队生成了AI技术，以预测新的研究和药物开发的长链中的每个链接的成功率，以指导研发人员选择“迷宫”的正确途径。 Wang ShuhA, a researcher at the drug clinical trial center of the Chinese Academy of Medical Sciences Cancer Hospital, has identified that the National Cancer Center has set up a special agency to collect research data on rare diseases, new target tumors, multiomics, etc., and continue to cooperate with AI companies, universities, and the universities, and the universities, and the universities, and the universities, and the universities, and the universities, and the universities, and Discovering创新通过靶标的E药物是创建新药的主要方向之一。例如，Star Target PD-1（编程死亡受体1）已成为开发肿瘤治疗药物的“信标”。 “并非所有潜在的目标都适合开发药物。如果AI可以预测建立项目时开发不同目标的价值，则开发人员将不再等到他们进入临床实践的第三阶段，以知道该药物是Walthe的效应，因此支付了巨大的试验和错误成本。” PEI Jianfeng介绍了AI开发的AI技术的较小药物，可以为许多型药物提供了一些目标，才能为许多型号提供了较小的型号，以便许多人的型号为许多目标提供了设计。科学计算技术研究所的研究人员赵Yi介绍了其团队独立开发的“深层生成模型PRNET”基于神经网络和生成对抗网络的架构，实现了准确的P在前进的药物下，许多转录组的动态反应的减少以及预言对验证的准确率。 “新药开发临床试验的时间和成本超过70％，但是很难在临床阶段提供准确的指南。”山东大学药学系临床药学系主任Zhao Wei教授认为，传统的临床试验不仅是长期的循环和低效率，而且还不仅是较低的问题，而且还没有依赖的性能。安全评估，报告率至少达到15％。预测AOF效率最高65.8％。 “ sinanay namin ang mga mago ng ng机器batay sa data ng pananaliksik mula sa 35 Mga Institusyong Medikal在Unibersidad upang upang upang upang madagdagan ang Kahusayan ang Kahusayan ng Hula sa 94.1％。头孢济胺ay ginamit sa mga bagong paNganak，Ang Koponan Ay Ginamit Ang Modelo Upang Mahulaan Ang Dosis在Ang Mga Kakayahan sa Klinikal na klinikal na klinikal na kapansin-pansin na可能意识到我国家的数据。