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结合药物重定向与药食同源天然化合物进行AI人工智能药物发现

 

 

新药研发对于提高人类的生活质量发挥着极其重要的作用。但是传统新药研发模式遭遇了瓶颈:一是化合物骨架接近饱和,近年来美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)批准的新化学实体药物逐年降低;二是医药企业在新药研发上的投入产出比逐年升高,研发成功率却逐年降低。为了弥补传统新药研发模式的瓶颈,研究者开始将目光转向药物重定向以及药食同源天然化合物。

 

药物重定向(老药新用)或已被批准治疗药物的新适应症(如阿司匹林(Aspirin)原应用于解热镇痛药已有百余年,新用于心血管疾病预防和治疗,以及药食同源天然化合物发现用于治疗疾病(青蒿素用于治疗疟疾),已在学术界和制药界获得广泛的关注,这两种药物发现策略不仅缩短了研发时间和成本,更重要的是这些化合物已经具备完整的安全性和药代动力学数据,极大地降低了开发风险。

 

AI(Artificial Intelligence 人工智能)随着高性能计算的飞速发展,更好的算法以及大量药物数据的积累,AI人工智能药物发现技术以其高效率、低成本的优势,开始在药物发现领域发挥着越来越重要的作用。

 

因此,“药物重定向与药食同源天然化合物+AI”的模式用于药物发现存在良好的发展前景。

 

此前,盛普国际药物发现网络联盟IDDNU (International Drug Discovery Network Unite)研究员Jason Zhao曾在美国化学会期刊JCIM(Journal Of Chemical Information And Modeling)上发表一篇关于药物重定向数据库的论文“EK-DRD: A Comprehensive Database for Drug Repositioning Inspired by Experimental Knowledge”,该数据库收录了美国FDA批准上市(包含被撤市)的1963个药物的结构以及它们在靶标、细胞、动物、临床的重定向实验活性信息,此外盛普研究团队还收录了400838个天然化合物结构及其活性数据。

 

通过对这些数据的收集以及构建数据库,盛普IDDNU自建了基于AI的药物发现系统(Suntrap IDDNU AI Drug Discovery System),利用该系统开发出了一系列针对药物重定向和天然化合物的基于AI人工智能药物发现算法与模型,可快速计算这些化合物与靶标之间的亲和力,预测化合物-蛋白质的相互作用,并有发现多药理学(多靶标)化合物的能力,挖掘药物-靶标-疾病三者之间的对应关系,能实现药物的快速发现。

 

目前,盛普研究团队已利用盛普IDDNU基于AI的药物发现系统,进行针对多种疾病(如肿瘤、病毒感染、组织纤维化、衰老相关慢性疾病等)药物的发现,并对发现的化合物进行了活性测试,大量的测试结果与预测结果相近,证明该算法与模型有较好的准确性,通过该系统实现了AI加持药物重定向与药食同源天然化合物的药物发现。

 

 

盛普健康与环境研究中心

盛普IDDNU研究团队

2021年1月5日

 

 

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