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AI新用途
该方法基于两种流行的人工智能技术：生成对抗网络和强化学习。
最新消息：人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的团队与多伦多大学的研究人员合作，花了21天时间设计了3万个针对纤维化相关蛋白的分子。他们在实验室合成了6个这样的分子，然后在细胞中测试了2个；最有希望的将在老鼠身上进行测试。研究人员得出的结论是，它对这种蛋白质有效，并显示出“类似药物”的性质。总之，整个过程只花了46天。这项研究发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
方法：该系统筛选先前已知的针对药物靶点分子的研究和专利，优先考虑可以在实验室合成的新结构。这类似于人类化学家寻找新疗法的过程——只是要快得多。
背景：根据塔夫茨药物开发研究中心的数据，将一种新药推向市场非常昂贵和耗时，可能需要10年时间，成本高达26亿美元，而绝大多数候选药物在测试阶段都没有通过。因此，使用人工智能来加速这一过程也就不足为奇了。DeepMind是将探索药物研究作为其AI算法潜在用途的公司之一。
需要注意的是：尽管这项研究看起来很有前景，但它在很大程度上仍然是一个有待证明的概念。我们离人工智能设计的药物问世还有很长的路要走。
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