發(fā)布日期：2019-01-31

　　據《西日本新聞》報道，九州工業(yè)大學開發(fā)了一種“AI創(chuàng)藥”系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在利用人工智能（AI）對長期積累的醫(yī)療數據進行分析基礎上，預測針對某種疾病的現有藥物是否對其他疾病有效。

　　研究人員注意到不同疾病之間會存在不同類型的蛋白質變異，于是利用AI對各種類型的蛋白質變異情況進行比照，然后根據蛋白質變異類型的相似性匹配出相應替代藥物。

　　這種“AI創(chuàng)藥”的具體做法是：首先對大約1300種疾病中出現的蛋白質變異情況和大約8000種藥物的各類成分進行大數據分析，從中找出那些蛋白質變異情況相似的某組疾病，把它們相互關聯起來預測藥物的互換性。另外，還把藥物投放于細胞時所產生的大約20000種不同類型的基因變化，以及服藥后身體情況的變化也反映于AI。

　　研究人員介紹，癌癥、糖尿病、阿爾茨海默病等許多疾病都是因體內某些特定蛋白質或基因變異所引起，治療藥物通過貼合于蛋白質來抑制其變異，從而減輕疾病癥狀；然而，要全部弄清哪種藥物針對哪種蛋白質起作用絕非易事，而且有的藥物還存在一些未知的功效，希望能將這種創(chuàng)新應用于難治病和罕見病藥物的開發(fā)中。

　　通常而言，開發(fā)一種新藥物需要10年以上的時間和數百億日元到數千億日元的費用。而且在開發(fā)過程中可能會發(fā)現這種藥物帶有嚴重的副作用，或者難以實現量產，因而無法進入產業(yè)化。這種方法被稱為“藥物再定位法（drug reposition）”，即利用已有藥品或者以往開發(fā)失敗的藥品中的成分來治療其它疾病。過去主要依靠運氣“偶然發(fā)現”有效成分，現在他們通過人工智能和大數據分析使效率獲得大幅度的提高。研究人員表示，“AI創(chuàng)藥”有利于降低開發(fā)成本、提高開發(fā)速度。希望通過AI的深度學習來提高預測精度，爭取將新藥開發(fā)周期壓縮到5年以內。

　　目前，研究人員已經聯合大學附屬醫(yī)院及制藥公司就這種藥劑開發(fā)新方法開始了具體的研究，并且已經獲得部分預測結果。

來源：科技部