新药|腾讯进军AI新药研发，十余个研发项目正运行
_原题为 腾讯进军AI新药研发 ， 十余个研发项目正运行
微信公众号“腾讯”7月9日消息 ， 新冠疫情 ， 一直在全球持续 。
解决新冠的根本 ， 要么是疫苗 ， 要么研发出新药 。
研发新药难吗？
《我不是药神》这部电影 ， 相信很多人都看过 。 新药研发成本极高 ， 这也导致药价极高 。
据有关统计：传统药物研发耗时耗力 ， 一般需要超过15年 ， 耗资30多亿美元 ， 但每年上市的原创新药仅十几种 。
目前 ， 已知的4000多种疾病中90%尚无药可治 。
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如何加速新药研发？
解决困难 ， 我们开始做些尝试——
发布首个AI驱动的药物发现平台“云深智药（iDrug）” 。
它致力于帮助用户大幅度减少寻找潜在活性药物的时间和成本 。
基于我们 AI Lab 自主研发的深度学习算法 ， 提供数据库和云计算支持 ， 能覆盖临床前新药研发全部流程的五大模块 。
为什么叫“云深”？
其实 ， 源自唐诗《寻隐者不遇》的“只在此山中 ， 云深不知处” ， 新药的发现过程正是如此 。
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冠军算法加持
我们的这个平台更是运用世界冠军级算法的平台 。
腾讯AI Lab自研的预测蛋白质结构的新思路 ， 该算法在2020年起加入行业顶级评估平台CAMEO（全球唯一的蛋白质结构预测自动评估平台） 。
在与包含华盛顿大学、密歇根大学在内的35支顶级学界与企业队的较量中 ， 我们在半年内五次夺得月度冠军 。
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目前平台上已经运行十个左右研发项目——
包括对抗新冠病毒药物的虚拟筛选和性质预测 ， 目前筛选得到的化合物在实验验证中 。
打开一把精巧的锁
接下来 ， 用一把锁的故事 ， 讲述我们的平台如何为药物研发加速助力 。
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故事开始前 ， 我们得了解一个基本原理：
疾病的形成由很多物质组成 ， 最终形成疾病的关键蛋白 ， 我们把它设为靶点 。
解决靶点 ， 就有可能解决疾病 。
而解决靶点 ， 就需要知道它的蛋白结构 ， 再去找到对应的药物破解它 。
那我们 ， 把参与这个疾病关键通路上的一个蛋白比喻成一把精巧的锁 。
这把锁关上就会生成疾病 ， 打开就会解除 。 （了解关键蛋白的结构 ， 设计药物分子来抑制它的功能 ， 疾病就会解除）
AI助力制药之前 ， 大家都是怎样开锁（制药）的？
愚公开锁式——
每天我都制作很多钥匙来试 ， 相信总有一天会打开这个锁 。
如果我打不开 ， 我儿子来试；我儿子打不开 ， 我孙子来试......只要祖祖辈辈一直坚持试下去 ， 一定可以打开这把锁 。
但愚公可以 ， 人命不行 。
打不开 ， 就会让人生病 ， 带走无数条生命 。
所以 ， 过去通过实验寻找针对疾病靶点的有效药物 ， 往往难度大、周期长、费用高 。
现在 ， 我们尝试用AI来帮助人类 ， 用虚拟代替实物 。
从进入临床试验的行业案例来看 ， 在新药研发中 ， AI技术最快可以将新药发现周期从3-6年缩短到6个月至1年；从技术层面看 ， 云深智药平台同样具备相似的能力 。
它能最快的时间 ， 模拟锁的结构 。
结合AI深度学习模型预测的蛋白质结构以及蛋白质功能（蛋白质折叠） ， 就可以有针对性地设计药物分子来抑制它的功能 ， 将疾病通路阻断 。
基于自监督学习的蛋白质折叠方法 ， 不依赖同源序列 ， 而是直接从序列数据库中通过自监督学习 ， 学得共进化的模式 ， 从而能够从无到有地产生出含有共进化信息的伪同源序列 ， 并最终让这些蛋白能够有效折叠 。
【新药|腾讯进军AI新药研发，十余个研发项目正运行】通过一种基于深度学习的可迭代方法 ， 有效整合模板建模与自由建模 ， 首次提出了动态的、可迭代的氨基酸对特异性的约束条件 ， 显著提高了建模的精度 ， 从而更好的折叠蛋白 。
能最快的时间 ， 把锁打开 。
云深智药平台 ， 不仅可以根据锁的类型和形状来设计或者选择合适的候选钥匙 ， 还能吸收其他人开锁经验 ， 能极大节省人力物力 。
可通过AI”迁移“从其他靶点上面学习到的知识（如分子局部结构对靶点结合强度的影响） ， 应用在目标靶点上来提高模型预测精度 。
目前该算法在数千个实验数据集上预测精度（预测活性与实验测量活性的相关性）的中位数从目前最高记录0.36提升到0.42 ， 且筛选可用模型的百分比从56%提升到60% ， 突破业界标准 。
打开锁以后 ， 还需要测试这把钥匙的可用性 ， 同样的锁是否也能打开 。 会不会出现“卡锁”“断钥匙”等情况 。
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