Tencent|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 。
_本文原题是：腾讯进军AI新药研发，十余个研发项目正运行
目前，已知的4000多种疾病中90%尚无药可治 。
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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【Tencent|腾讯进军AI新药研发，十余个研发项目正运行】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 。
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 。
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 。
也就是我们平台上的ADMET性质预测功能（药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性），目前已经开源 。大家可以前往网站体验 。
我们平台的药物小分子ADMET属性预测模块已在多个数据集上比学术界现有最好模型提高3%~11%；
在合作伙伴的反馈中，平台的自研算法精度超过现有商业软件6%~37%不等 。
当然，除了上述在算法领域不断创新，我们平台还提供算力和数据库的一体化服务支撑 。
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