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人工智能如何加速药物发现过程？
人工智能正在革命整个药物发现过程，使其更易掌握。创造新药是治疗许多不同健康问题的重要程序。这些都是费力、昂贵且费时的操作。
从概念到测试，在药物发现过程中会遇到几个挑战。
COVID-19对世界公共卫生构成了严重威胁。SARS-CoV-2及其变种具有较高的传播速度，导致它们在人类中快速传播。必须迅速开发潜在的药物和疫苗来有效治疗COVID-19。由于人工智能的发展，药物研究的重点已从传统方法转向了生物信息学工具。计算机辅助的药物创造技术已经被证明对处理大量的生物数据和创造有效的算法是非常有用的。
通过机器学习，人工智能提供了更实际的解决方案来解决困扰药物发现和开发的难题。基于人工智能的技术帮助制药业寻找更有效的药物。为了有效解决健康问题，本文探讨了基于人工智能技术的用途来规避这些信息。这可能会进一步了解作用机制，从而为可用于治疗新冠肺炎和其他疾病的再利用药物创造疫苗和强大的替代品。
以下是使用人工智能进行突破性药物发现的几个例子：
- 深度基因组学人工智能驱动平台：用于预测新的Wilson病靶点和寡核苷酸。
- DeepMind的AlphaFold通过氨基酸序列预测蛋白质的三维形态。
- Medical Insilico：快速鉴定DDR1激酶特异性抑制剂
- Peptilogics：仅使用蛋白质的主要序列预测能够结合到不同蛋白质的肽。这一发现为设计已知和未知靶点的肽药物打开了大门。
人工智能在解决药物研究、生产和发现方面的问题上有巨大潜力。人工智能是一个广泛的工具，除了在寻找线索方面有用之外，还可以用于进一步研究，找到新的靶点，并创建新的疾病模型。小分子作为治疗方法仍然是人工智能研究的主要主题。以数据为中心的创新方法将人工智能作为战略组成部分。为了整合资源，大型科技公司与初创企业和制药公司合作，专注于定制药物、细胞和基因疗法以及分子预测软件。尽管在疫情期间面临困难和不确定性，人工智能在药物研究领域显示出了韧性和扩张。
在制药和生物技术行业，量子计算在计算药物设计方面发挥着重要作用。这需要进行多个步骤，包括靶标识别和验证、命中生成、先导优化、蛋白质工程和蛋白质设计等。预计量子计算将通过快速处理复杂数据集来增加高通量技术的使用。此外，预计量子计算将加快新药的研发速度。量子计算和人工智能的其他用途包括了解疾病机制、提高临床试验和合成路径的理解、提高配方开发效率、提高大规模制造过程效率以及开发供应链建模。大数据解决方案将更加实惠，并在决策方面产生更好的结果，提高临床试验的效果。人工智能的早期应用产生了令人鼓舞的效果，激发了极大的热情。
