AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

802次阅读
没有评论

     
     10月14日,AIR学术工作坊第五期围绕“探索前沿,引领未来:智能新药研发”主题,邀请了临港实验室副主任、华东师范大学药学院院长李洪林,北京大学前沿交叉学科研究院特聘研究员、博士生导师裴剑锋,清华大学生命科学学院、清华-北大生命科学联合中心研究员、博导张强锋,西湖大学AI讲席教授、IEEE Fellow李子青,清华大学智能产业研究院(AIR)教授兰艳艳,浙江大学药学院求是特聘教授侯廷军,百图生科CTO、人工智能首席科学家宋乐,AIR首席研究员/国强教授聂再清,清华大学药学院研究员田博学,智源健康计算研究中心负责人叶启威,AIR副教授周浩,AIR副教授马剑竹等多位跨领域的科研精英,共同探讨在人工智能浪潮下新药研发的科研前瞻性及应用前景。
     
     本次研讨会总共分为两场,本期推送我们整理了研讨会上半场的几位嘉宾报告,分别是:

  • 临港实验室、华师大李洪林:AI助力新药研发(本条推送)
  • 北大裴剑锋:PharmGPT生成式大模型及其在药物设计中的应用(本期推送第二条)
  • 清华张强峰:利用深度神经网络预测小分子与RNA靶标的相互作用(本期推送第三条)
  • 西湖大学李子青:AI for Protein Science (本期推送第四条)
  • 清华兰艳艳:探索智能新药研发新潜能(本期推送第五条)
  • 浙江大学侯廷军:AI药物发现的机遇与挑战(本期推送第六条)

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

如何从数据中挖掘知识,如何根据知识建立技术,如何有效应用技术,只有解决了这些问题,才能最终实现基于AI的数据与知识双驱动的靶标与新药发现技术体系。

——李洪林10月14日,第5期AIR学术工作坊第一位报告嘉宾:临港实验室副主任,华东师范大学药学院院长李洪林教授,为我们做了题为《AI助力新药研发》的报告。AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

讲者介绍

李洪林,临港实验室副主任,华东师范大学药学院院长、人工智能新药创智中心主任,上海市新药设计重点实验室主任,国家杰出青年科学基金获得者,万人计划科技领军人才,国务院政府特殊津贴专家。长期从事药物靶标识别和药物发现的计算方法及其应用的研究。已在STTT、PNAS、Adv Sci.、Nat Commun.、 Nucl. Acids Res.和J. Med. Chem.等期刊上发表论文发表SCI论文200余篇,SCI论文他引7000余次,已申请发明专利105项(获授权专利54项),PCT专利32项,软件版权15项,转让临床前药物6个(5个1类新药,1个2类新药),3个进入临床研究。曾获教育部自然科学一等奖,第十三届中国青年科技奖等。

报告内容

李教授从应用出发,分别介绍了AI促进药物研发,知识库的构建,AI药物研发探索。

李教授首先介绍了药物研发的背景与现状。药物研发是一项漫长而系统性的工程,包括靶点发现、先导化合物发现、先导化合物优化等多个环节。正是由于这些环节的耗时较长,FDA批准上市的药物数量表现出了滞后性:尽管近年来临床试验的注册数量急剧增加,但批准上市的药物数量并未如期增加。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

随后,李教授介绍了AI为新药研发带来曙光:加速新药研发和临床研究的整个流程,并就其中蛋白质结构预测,李教授对代表性技术AlphaFold & AlphaFold2进行了详细介绍。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

针对大众所关心的AI合成了哪些新药物,李教授指出这个问题的出发点有失偏颇。制药过程本身存在各种问题,我们更应关注如何利用AI来解决制药过程中的关键科学问题。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

接着,李教授对关键科学问题进行了高度总结:(1) 如何从数据中挖掘知识,(2) 如何根据知识建立技术,(3) 如何有效应用技术。只有解决了这些问题,才能最终实现基于AI的数据与知识双驱动的靶标与新药发现技术体系。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

针对以上问题,李教授介绍了自身团队的工作e-TSN: 疾病-靶标知识图谱的可视化交互平台。该平台可以从海量文本中进行信息自动提取,并构建生物医药特色的知识图谱,融合知识图谱与药物研发,最终得到3亿对潜在疾病-靶标关系,基本流程如下:

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

e-TSN可以为制药公司提供众多便利:

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

除了e-TSN,李教授的团队还建立了化学信息重构系统(CIRS),用于提取专利等文献中的多模态数据,为拓宽药物研发领域的知识来源提供支持。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

最后,李教授介绍了团队在AI药物研发方面的一个实例。针对JAK2靶点已上市的黑框药物,李教授团队通过Macformer和MacroRNN技术,实现了成环和替换,从而生成新的化学分子。这些新分子不仅具有显著的创新性,还表现出更强的药效并减少了副作用。

AIR学术|临港实验室、华师大李洪林: AI助力新药研发

关于未来工作,李教授指出,AI制药的趋势将是自动化和集成化的过程。引入自动化后,一个机器人可以代替多人的工作,提高只要效率。而引入集成化后,可以实现AI在制药的各个环节之间无缝集成。除了自动化和集成化,李教授还表示,不依赖特定靶点的AI表型筛选也将持续发展。

AIR长期招聘人工智能领域优秀科研人员

关于AIR

清华大学智能产业研究院(Institute for AI Industry Research, Tsinghua University,英文简称AIR,THU)是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化的校级研究机构。AIR的使命是利用人工智能技术赋能产业升级、推动社会进步。通过大学与企业创新双引擎,突破人工智能核心技术,培养智能产业领军人才,推动智能产业跨越式发展。
AIR于2020年由多媒体及人工智能领域的世界级科学家、企业家张亚勤院士创建。
智慧交通(AI+Transportation)、智慧物联(AI+IoT)、智慧医疗(AI+Life Science)是清华大学智能产业研究院的三个重点研发方向。

往期精彩:

【内附完整论文】AIR近期亮点论文解读

AIR学术|上交大陈思衡:图网络学习-从社交网络到车路协同

聂再清:科学研究需要大胆设想,不用刻意避免大模型幻觉

AIR快讯|BioMedGPT-10B全球首个开源可商用百亿参数多模态医药大模型

AIR学术|姚权铭:用于结构化数据的大语言模型——路在何方

倒计时10天:「数字经济人才培养项目」首期班即将起航

张亚勤:将价值观放在技术之上拥抱AI

AIR观点|聂再清:“智能涌现”和“触类旁通”能力,助力大模型成为人工智能时代的操作系统

未来已来|Max Tegmark & David Krueger教授谈AI发展影响和风险

多项第一!AIR@LONDON 机器人探索之旅

 

Read More 

正文完
可以使用微信扫码关注公众号(ID:xzluomor)
post-qrcode
 
评论(没有评论)
Generated by Feedzy