科学家正在利用人工智能开发抗衰老药物

随着人工智能(AI)的使用和发展,抗衰老的未来正处于一个新时代。科学家们正在转向那些自己还不能体验到年龄的机器。

人工智能如何改变药物?开发 速度、精度、准确度在这个领域至关重要。

创造一种新药并将其投入市场可能需要一段时间。抗衰老治疗需要更长的时间来显示效果,所以这一点尤其重要。问题是,一种药物的专利权从该药物的管道开始,而不是从它向公众提供时开始。测试一种药物需要20年时间,然后看它是否有效。然后我们就没有钱了。

许多公司正在使用人工智能来寻找有前途的药物化合物。有很多方法可以做到这一点。

  • Atomwise的研究人员想找出是否有任何FDA批准的药物可用于对抗埃博拉病毒。可能的干预目标是一种病毒蛋白上的一个特定点,它需要另一种蛋白来发挥作用。他们认为阻断该受体将阻止病毒进入细胞。在通过询问受体与每组化合物的匹配程度来训练模型后,他们向算法输入了新的化合物并询问这些化合物的匹配程度。他们从7000多个化合物中确定了17个有希望的化合物。
  • Numerate公司正在寻找一种针对阿尔茨海默病的分子,它将与载脂蛋白4兼容。为了生成可用于靶向同一受体的分子公式,他们使用了支架跳跃法。这一过程花费了100万美元。它花了大约9个月的时间完成。他们能够从10000万个化合物中找到10个可申请专利的化合物。其中四个通过了体内测试。
  • 有些药物可能有副作用,但在向公众发布之前的测试中没有发现。这是一个问题,因为有时这些副作用是不好的,甚至可能是致命的。但是科学家们已经找到了一种方法来避免这个问题。他们使用计算机来预测一种新药是否会有任何不良的副作用。这样一来,科学家们就可以不测试那些永远不会被使用的药品,即使它们是有效的,也可以节省资金。
  • BioAge实验室在搜索新药时采用了不同的方法。他们没有进行深度学习,而是寻找生物标志物。这些是可以用来预测未来衰老的措施。这允许你在实际发生之前评估你的干预措施的有效性。找到降低血压的治疗方法比寻找心脏病发作的治疗方法要容易得多。这是因为可以从较小的样本和较短的时间段内获得统计学上的显著结果。这意味着不太有用的化合物可以更早地被扔掉,而更有前途的化合物可以更快地提供给公众。

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