Tencent|腾讯发布首个AI药物研发平台“云深智药”
7月9日，2020世界人工智能大会云端峰会开幕 。会上，腾讯首席运营官任宇昕公布了用AI助力药物研发领域的最新进展——由腾讯自主研发的首个AI驱动的药物发现平台“云深智药（iDrug）”正式对外发布 。
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云深智药平台的推出，将帮助研发人员提升临床前药物发现的效率，有望缓解新冠疫情威胁下，医药行业亟需快速、低成本地进行药物研发的痛点 。
腾讯已和多家药企达成合作，将AI模型应用到实际药物研发项目中 。目前已有十余个项目，包括对抗新冠病毒药物的相关研发等，在云深智药平台上稳定运行 。
“云深智药”的命名出自唐诗《寻隐者不遇》，“只在此山中，云深不知处”，暗含新药研发背后相似的历程 。
该平台旨在覆盖临床前新药研发的全流程，包含蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测（即将开源）及合成路线规划等在内的五大模块 。
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蛋白质结构预测作为药物设计的基础，对了解生物体内分子间的相互作用至关重要 。此前药企、科研机构等通过传统方式进行蛋白质结构的实验测定，往往难度大、周期长、费用高 。
而通过深度学习模型预测出蛋白质结构以及功能后，计算机可以更快的从数亿的海量小分子中，快速而有针对性地找到潜在的苗头化合物，有效提升研发效率 。
此次在云深智药平台上，腾讯AI Lab应用了一项预测蛋白质结构的新算法 。数据显示，腾讯新算法在困难案例（hard）上的提高非常显著，比业内公认的权威方法Robetta提高了10% 。
自2020年加入蛋白质结构预测的全球权威测试平台CAMEO以来，腾讯AI Lab团队凭借该自研算法，半年内五次夺得月度冠军 。
这项算法的创新思路也已应用在云深智药平台上，将在新靶点发现、疾病机理研究上进一步发挥应用价值 。
在药物虚拟筛选和ADMET性质预测方面，腾讯AI Lab也在多个公开数据集上取得较高精确度、突破了业界标准 。后续ADMET预测模块将开源大规模自监督分子图预训练GX模型，分子生成模型预计也将在下半年开源 。
目前，虚拟筛选和ADMET性质预测两个工具模块已免费对外开放使用，蛋白质结构预测、分子设计/优化、合成路线规划等模块也将在未来几个月陆续上线，后续平台还将研发更多药物发现功能模块和分析功能 。
除了能够免费使用平台搭载的核心功能外，药企、科研机构还可以与腾讯共同开发定制化的AI工具 。
云深智药平台融合了腾讯AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，用户不需再自行部署，登录平台就能快速地将AI能力引入现有的研发流程中，可以更便捷地展开研究 。
以下为详细的技术解读
平台提供数据库-算法-算力一体化服务
AI助力药物研发，算法、算力、数据三要素缺一不可、且相辅相成 。先进算法可对已有大数据深度挖掘并分析数据间的隐含关系 。
这个过程不仅直接助力新药发现，还整合了大量已有数据库，同时促进新数据的产生和积累，更好地优化算法 。优化的算法反过来也能降低模型对数据量的依赖，提高模型的范化性 。
腾讯的算力支持则加快了数据库存储查找、算法迭代速度，并大大缩短使用模型的运算时间 。
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云深智药平台除了在算法领域不断创新，还提供算力和数据库的一体化服务支撑 。
数据方面，分子大数据是药物研发中的基础设施 。
现有的药物分子公开数据集，以PubChem和ChEMBL等为代表，其来源多样 。但也由于数据来源于不同机构的不同实验环境，存在数据难以对齐，字段缺失较多，总体质量不佳的问题，从而难以直接用于开发预测模型 。
云深智药平台使用的分子大数据，基于现有公开数据集，进行了多个环节的精细清洗整理工作，得到可以用于直接构建深度学习模型的药物分子大数据集，并且已在多个药物研发的项目中得到应用验证，清洗过程对多个项目的结果均有很大的提升作用 。
清洗过后的、打通多个数据库的大数据集已在陆续上线中 。
算力方面，腾讯云为云深智药平台提供计算资源，药企、科研机构登录平台即可开展研究，不需要再自行部署，就能快速地将AI能力引入现有的研发流程中 。
平台功能覆盖新药发现全流程
临床前新药发现流程要经历从靶点的发现和验证、苗头化合物的发现、先导化合物的发现和优化直至临床候选化合物的确认及开发 。“云深智药”平台覆盖了临床前新药发现的全流程 。
新药发现的第一步是靶点识别和确认，找到药物在体内的作用位点，确定靶点蛋白质的结构是其中的关键工作，被视为药物研发的重要基石 。
比如一个蛋白参与了某个疾病并成为关键通路上的重要一环，那么当研究人员了解该蛋白的结构后，就可以针对性地设计药物分子来调节蛋白的功能 。
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