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¿La IA va a sustituir a los químicos farmacéuticos? Ayude a desarrollar nuevos medicamentos y complete 8 años de trabajo en 46 días.

El desarrollo de nuevos medicamentos siempre ha sido un proyecto complejo, costoso y que requiere mucho tiempo, pero ahora los científicos parecen haber encontrado una solución: la introducción de la tecnología de inteligencia artificial.

Según el informe "MIT Technology Review" del 3 de septiembre, al utilizar la tecnología de IA para desarrollar nuevos medicamentos, un equipo de la startup farmacéutica de inteligencia artificial Insilicon Medicine colaboró ​​con científicos de la Universidad de Toronto y solo tomó 46 La investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos dirigidos comenzaron el mismo día y se completó la verificación biológica preliminar. Los resultados del estudio se han publicado esta semana en Nature Biotechnology.

Este estudio histórico confirma que la tecnología de IA puede ayudar a acelerar el desarrollo de fármacos, lo que significa que los períodos de protección de las patentes se amplían, mejorando así la economía del desarrollo de fármacos. Si se puede promover este método, la industria farmacéutica lo adoptará ampliamente.

La IA ayuda a acortar el tiempo de desarrollo de fármacos de 8 años a 46 días.

Basado en dos tecnologías populares de inteligencia artificial, el equipo introdujo un nuevo aprendizaje por refuerzo de tensión generado por un sistema de inteligencia artificial (GENTRL) en el desarrollo de este fármaco.

Los investigadores eligieron como diana la quinasa DDR1, una tirosina quinasa expresada en células epiteliales, una proteína estrechamente relacionada con la fibrosis tisular. Después de identificar el objetivo, el sistema GENTRL diseñó 30.000 estructuras moleculares diferentes en 21 días y luego seleccionó nuevas estructuras moleculares que podrían sintetizarse en el laboratorio mediante la revisión de moléculas conocidas que actúan sobre el objetivo del fármaco en estudios y patentes anteriores.

Los resultados de la investigación y el desarrollo titulados "El aprendizaje profundo puede identificar rápidamente inhibidores eficaces de la quinasa DDR1" se han publicado en la revista "Nature Biotechnology". Captura de pantalla de la revista "Nature Biotechnology"

De los seis compuestos inhibidores de DDR1 candidatos diseñados y sintetizados por GENTRL, cuatro compuestos fueron activos en los análisis bioquímicos. En la siguiente etapa de experimentos con células in vitro, dos de los cuatro compuestos activos mostraron la capacidad inhibidora esperada de DDR1 y redujeron efectivamente los niveles de marcadores relacionados con el proceso de fibrosis. A través de la comparación, el compuesto más prometedor se verificó con éxito en experimentos con ratones.

Desde la identificación inicial del objetivo, la detección de la estructura molecular y la posible síntesis de nuevos fármacos hasta la verificación biológica preclínica, el sistema GENTRL acorta el trabajo que lleva al menos 8 años en los métodos tradicionales de desarrollo de fármacos a solo 46 días.

Michael Levitt, ganador del Premio Nobel de Química 2013 y profesor de biología estructural en la Universidad de Stanford, comentó: "Este artículo es sin duda un progreso impresionante y probablemente sea aplicable al diseño de fármacos. Muchas otras preguntas . Basado en el aprendizaje por refuerzo de última generación, también estoy impresionado por la amplitud de esta investigación, ya que involucra modelos moleculares, mediciones de afinidad y estudios en animales ”

La IA reemplaza a los químicos medicinales. se están volviendo comunes.

La revista "MIT Technology Review" señaló que esta investigación histórica puede cambiar el dilema de "desperdiciar dinero, tiempo y energía" que enfrenta la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos.

Esta investigación histórica puede cambiar el dilema que enfrenta la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos. Según MIT Technology Review

"La inteligencia artificial tendrá un impacto revolucionario en la industria farmacéutica y necesitamos más resultados de verificación experimentales para acelerar este progreso", Jürgen Schmidhuber, profesor del Instituto Suizo de Inteligencia Artificial Dijo que es el inventor de muchas tecnologías centrales y conceptos iniciales en el campo de la inteligencia artificial.

Como todos sabemos, sacar un nuevo fármaco al mercado requiere mucho dinero y tiempo. Según el Centro Tufts para la Investigación sobre el Desarrollo de Medicamentos, llevar un nuevo fármaco al mercado puede llevar 10 años y costar hasta 2.600 millones de dólares, y la mayoría de los fármacos candidatos fracasan durante la fase de prueba.

Por lo tanto, reducir el ciclo de I+D y los costes económicos es muy importante para el éxito de las actividades de I+D de medicamentos en el campo farmacéutico. Según la revista "Forbes", utilizando el método de Insilicon Medicine, el costo de investigación y desarrollo de este medicamento es de sólo 654,38 dólares + 0,5 millones de dólares.

Insilicon Medicine espera incorporar el aprendizaje profundo de la IA al proceso de desarrollo de fármacos. Según la revista Forbes,

Charles Cantor, científico jefe del Proyecto Genoma Humano del Departamento de Energía de EE. UU. y profesor de la Universidad de Boston, dijo que con respecto a las perspectivas de la inteligencia artificial AI para mejorar la atención médica y desarrollar nuevas herramientas médicas , Hay muchas exageraciones. Sin embargo, los resultados, publicados recientemente en Nature Biotechnology, son realmente significativos.

En primer lugar, demuestra que la inteligencia artificial puede sustituir el papel que suelen desempeñar los químicos médicos, que a menudo carecen de personal suficiente; en segundo lugar, la aceleración del desarrollo de fármacos significa la ampliación del período de protección de las patentes, mejorando así la eficiencia del desarrollo de fármacos; . Economía. "Si este método puede generalizarse, se utilizará ampliamente en la industria farmacéutica", afirmó el Dr. Cantor.

Por supuesto, este es sólo el primer paso en la investigación y el desarrollo mundial de fármacos. Si bien este es un hito que demuestra el potencial de la inteligencia artificial para identificar candidatos a fármacos, todavía serán necesarios años de ensayos clínicos y millones de dólares en investigación antes de que se apruebe cualquier fármaco potencial para su tratamiento.

La tecnología de IA puede identificar rápidamente inhibidores eficaces de la quinasa DDR1. Según Insilicon Medicine

“Este artículo es un hito importante en nuestro desarrollo de fármacos impulsados ​​por inteligencia artificial. Comenzamos a trabajar en la química sintética de la IA en 2015, pero cuando se publicó el artículo teórico de Insilicon en 2016, todo el mundo estaba interesado. Actitud escéptica Ahora, esta tecnología se está volviendo común y estamos entusiasmados de que se esté validando en experimentos con animales y que cuando estos modelos se integren en el proceso general de desarrollo de fármacos, sean aplicables a muchos grupos objetivo para superar aún más los límites. de la química sintética y la biología sintética", afirmó el Dr. Alex Zhavoronkov, primer autor del artículo y fundador y director ejecutivo de Insilico Intelligence.

Editora Lu

上篇: ¿Cuáles son las conexiones y diferencias entre Arduino, C51, STM32, ARM y FPGA? En primer lugar, el 51 es el chip más antiguo (haciendo referencia al 8051), la patente ha caducado y otros fabricantes tienen una amplia gama de chips compatibles. Entre los que enumeró, son lentos y tienen poca memoria (excluyendo los modelos fabricados por algunos fabricantes en "Transformación"). Los fabricantes comunes son stc, la serie ortodoxa 89c51 de atmel y modelos mágicos posteriores. Nacional ST89, 10, 11, 12, st89 últimos 15. También hay series c8051 y chips con interfaz USB de alta velocidad. El núcleo de muchos chips transceptores inalámbricos es el 8051. Pero los conjuntos de instrucciones son compatibles, sólo que la complejidad de los registros es diferente. \x0d\\x0d\ Arduino es una plataforma cuyo núcleo inicial y más extendido se basa en el microcontrolador AVR. Todos bromeamos diciendo que el equipo Arduino compró el chip AVR. Como no preguntaste sobre avr, solo hablaré de arduino. Es fácil de entender. Al realizar la graduación, la creación de prototipos y el desarrollo rápido, el hardware es fácil de configurar. Básicamente, no necesita una mesa de dibujo, solo necesita conectar los cables. El código también es fácil de entender. Básicamente, no interviene ningún nivel de registro. En general, el desarrollo es rápido. Una pequeña personalización sigue siendo rentable. Incluso si realmente se fabrican productos o se investiga, el costo es muy alto. La simplicidad y la alta abstracción generan baja eficiencia y un alto gasto de recursos. Cuando aumenta el número de módulos, el sistema se vuelve insostenible. \x0d\Aunque existen Arduinos basados ​​en stm32, fpga, lpc, pic y otros chips, el desarrollo de bibliotecas e IDE de código abierto no ha seguido el ritmo y no hay forma de heredar el legado Arduino de avr. Aunque el arduino de la MCU avr de 32 bits es oficial, también se producen arm m0 y arduino yun con sistema openwrt integrado. Pero el precio y la conveniencia son simples (sin mencionar que la mayoría de los nuevos chips son IO de bajo voltaje y los módulos externos rara vez son compatibles.\x0d\Antes de hablar de stm32, hablemos de arm. Como dijo la persona anterior, hay Hay varias versiones de arm. Hablemos de la última rama. Una es usar la administración de memoria mmu, que generalmente requiere RAM y memoria flash externas para funcionar. el sistema operativo también hay un sistema integrado sin mmu, que tiene ram y flash como 8051. Ahora está dividido en versiones integradas como m0 m3 m4 m7 y versiones especiales como la actualización m. El chip 8051 es. Luego, stm32 es una serie de chips producidos por STMicroelectronics. Compré los derechos de autor centrales (integrados) de ARM y agregué sus propios periféricos. Pero la complejidad de los registros no se puede comparar con la del 8051. Se ha desarrollado una biblioteca oficial y ahora se ha desarrollado un cubo de software de generación de código especial para simplificar la operación. Los mencionados anteriormente son mucho más potentes. Es una microcomputadora de un solo chip y las operaciones se realizan paso a paso. La lógica está conectada en serie. El microcontrolador solo puede realizar una operación a la vez, por lo que siempre que el fpga tenga suficientes recursos (el chip es muy caro), puede realizar cientos de operaciones al mismo tiempo en áreas de alta velocidad. requisitos, como compresión de video y equipos de red de alta velocidad, 8051, Arduino y STM32 están disponibles por 10 yuanes. Sin cientos de FPGA, no hay recursos disponibles, ni siquiera los primeros tres FPGA están desarrollados en C. Piense en ello como un algoritmo matemático y luego vaya al circuito para ejecutarlo (la compresión de video es una de ellas \x0d\\x0d\ Resumen 1, la serie 8051 está gloriosamente sobrearquitectada, además de códigos antiguos y antiguos). actualizaciones del sistema, se usa en chips en campos específicos, pero aún ocupa una gran proporción porque es un libro de texto universitario \x0d\Summary 2. Arduino es un juguete con el que se puede jugar Es más para la interacción. No entiendo el hardware integrado, úselo para hacer cosas. Si realmente lo entiende, puede usar el avr subyacente o usar stm32 o algo así. En resumen, vale la pena aprender 3stm32 entre los microcontroladores del mismo tipo. También hay muchos materiales de aprendizaje. \x0d\ Resumen 4 es demasiado general y se incluye el resumen anterior \x0d\ Resumen 5. Pero debes tener un buen trabajo. Si no lo tienes, no podrás disfrutarlo. Al mismo tiempo, hay pocos materiales y el costo de la entrada es alto. 下篇: l;Leile; ¿Leile está registrada como marca comercial? ¿En qué otras categorías puedo registrarme?