【人工智能|医图生科：致力于使用世界领先的人工智能技术推动新药研发】大分子药物设计一直是制药领域的重大难题之一 。 由于其的结构更加复杂 ， 蛋白质作用时更加多变的影响因素 ， 重组表达的实验设计难题 ， 高昂的实验成本等 ， 一直是制约大批量大分子蛋白结构设计和药物发现的重要因素 。 医图生科在充分实践中将新型的数学工具融合进传统的生物信息学 ， 分子动力学 ， 药物化学等学科 ， 得到了首创的创新型快速、高效的新蛋白质设计工具集和设计流程 。 该工具可以充分满足客户的定制化大分子结构及功能设计 ， 例如对专利进行布局和反向布局 ， 定制特定功能的多肽或蛋白质药物等生物制药需求 。 这将对大分子药物发现和功能蛋白设计产生重大影响 ， 革命性地改变医疗健康行业格局 。 ”
医图生科CEO李翛然认为：预测药物特性对加速药物发现有着重要的推动作用 ， 基于图神经网络等方法的人工智能药物筛选技术已经取得了不错的成绩 。 尽管如此 ， 人类掌握的药物和分子知识还没有完全转化为有效的人工智能技术 ， 其技术路线还有较大的提升空间 。 我们最近的创新方法开始改变这个局面 ， 通过将更高维度的信息进行重构和降维 ， 最终让AI可以像人脸识别那样 ， 利用其强大的学习和识别能力 ， 完成药物特征 ， 化学特征 ， 分子构象 ， 结构推断等特征预测 。 医图生科基于这个新方法发展了一系列的人工智能药物研发工具及相关大数据库 。
医图生科首席科学家、清华大学深圳研究生院教授 ， 肿瘤化学基因组学国家重点实验室副主任陈宇综带领团队引入创新方法 ， 通过对数亿化学分子的学习 ， 将无序的化学分子特性映射到反映内在关系的有序图像中 ， 利用其独创的MolMapNet算法打开了图特征支持药物研发的大门 。 基于这个创新方法 ， 开发了全球首创的“开箱即用”的人工智能工具 ， 它省去了耗时耗力的调参过程 ， 这意味着即使是非专业用户也可以使用该模型深度学习预测药物特性 。 在接下来的研究中 ， 我们将进一步开发这一模型 ， 使模型可以在医图生科开展的医学研究与服务中帮助更多生物制药企业和科学家更快、更有效地预测不同药物的特性 ， 从而大大加快药物研究的速度 。
“医图生科不仅仅在技术上是全球领先的 AI 驱动药物研发企业 ， 同时 ， 也创造了独特的、充满潜力和希望的商业模式 。 即通过AI新药研发平台提供人工智能驱动的药物发现服务和软件 ， 以及自主开发临床前和临床项目 。 公司专注把前沿AI技术与新药研发相结合 ， 汇集了国内外顶尖大学、研究机构的科学研究型人才以及在国内外知名药企拥有多年从业经验的专业团队 ， 兼具严谨科学方法论及以AI造福人类的愿景 ， 是把AI用于解决生物制药领域重大挑战的具体实践 。 ”深度孵化并投资该项目的知名投资与并购专家于小镭博士对医图生科的未来发展充满了信心 。
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