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利用AI提高筛选药物准确性和效率,AccutarBio 想要找到攻克癌症的“钥匙”

石亚琼 · 2016-12-30
利用AI技术加速药物开发已经越来越流行。

靶向治疗是针对明确的致癌位点来设计相应的治疗药物的一种方式,已对传统的肿瘤治疗学观念与模式产生重大影响,被认为是人类攻克癌症的可行方法。但在靶向治疗中,如何精准找到靶点和选择针对性的药物一直是一个难题。

有数据显示,肿瘤的靶向药物有数百种之多,即使只是两两组合,组合也多达数万种之多,要筛选出最有效的治疗方法非常困难,患者可能同时使用数种药物才能抑制肿瘤转移。AccutarBio(冰洲石生物科技)则希望通过AI技术提高筛选药物准确性和效率,打造算法平台,加速新一代药物开发。

靶向治疗中,药物和靶向蛋白的结合就像钥匙和锁孔的关系,有效的药物像一把专为靶向蛋白配置的钥匙,所以问题的关键是找准“钥匙孔”并迅速配对“钥匙”。传统医药软件,如Schrodinger和Accelrys多是基于能量学公式的描述方法,做计算药物筛选时步骤繁琐,界面复杂,实际应用价值很小,大多数时候只能起到“马后炮”的作用。利用AI技术,Accutarbio能够更准确的找到“钥匙孔”,并更快搜索出“匹配钥匙”。

现阶段Accutarbio先从药品研发开始,同时也在打造算法和平台能力,希望将用于癌症药物研发的这套人工智能算法工具开放出来。团队向36氪透露,在过去的一年里,AccutarBio已经利用人工智能方法基于蛋白晶体学数据进行药物设计,并在美国申请2项专利;下一阶段的任务主要是实现平台能力实验验证,如果这个研究进入到临床应用,新药开发的前期海量筛选和粗选的阶段会大大缩短。

Accutarbio的创始人范捷,中学期间获得国际生物奥赛银牌,本科毕业于复旦生物系,硕士就读于加州伯克利分校,博士期间师从 Nikola Paveletich,解析了RPA-DNA 复合物晶体结构;博后师从诺贝尔奖得主 Gunter BLobel,解析了核孔小体复合物的相关结构;获得 Robertson foundation 临床研究经费开发乳腺癌药物。团队目前已经获得来自真格的天使投资,投资人为真格基金创始人徐小平。

利用AI技术加速药物开发已经越来越流行。近期,Teva制药已经与IBM达成合作,利用Watson支持药物开发和慢性病管理;成立于2013年的英国公司BenevolentAI就与强生达成了合作;位于美国旧金山的初创公司Atomwise研发了深度学习网络AtomNet,能够识别了医药化学中的基础模块。

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