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人工智能如何讓老藥重新達到新高度？

2019-04-08 15:01

一定程度上說，這些研究確實為我們帶來了無上的瑰寶。例如遺傳學(xué)家Nancy Wexler博士通過研究委內(nèi)瑞拉亨廷頓病患者的家族史，最終發(fā)現(xiàn)了在單個基因上的突變能夠預(yù)測一個人會不會得上這一疾病。

然而，科學(xué)家們很快發(fā)現(xiàn)基因與疾病之間的聯(lián)系并不總是那么簡單，像癌癥和阿茲海默病這樣的復(fù)雜疾病并不是因為一個基因的突變而產(chǎn)生。如今，Cohen博士和其它有識之士認為“化繁為簡”的科研方式與藥物開發(fā)的效率下降之間有著重要的聯(lián)系。這種效率下降導(dǎo)致一款新療法獲得FDA批準的成功率只有10％，而且藥物開發(fā)成本迅速上升。

人工智能如何讓老藥達到新高度？

▲Albert－László Barabási博士（圖片來源：Albert－lászló barabási博士實驗室官網(wǎng)）

近年來，科學(xué)家們開始在網(wǎng)絡(luò)理論的幫助下開始解決生物復(fù)雜性的問題。網(wǎng)絡(luò)理論的著名科學(xué)家，東北大學(xué)（Northeastern University）的Albert－László Barabási博士認為，疾病就像一個壞信號通過網(wǎng)絡(luò)從基因傳播到蛋白，再傳播到細胞和組織，直到所有對網(wǎng)絡(luò)的擾亂最終表現(xiàn)為我們通常熟悉的疾病癥狀。

復(fù)雜疾病是無數(shù)種影響的綜合結(jié)果，因為基因多效性意味著任何蛋白可能在身體的不同部位發(fā)揮作用。像Pharnext這樣的初創(chuàng)公司假設(shè)藥物也可以具有多效性，它們可以與多種蛋白互動，在體內(nèi)可以產(chǎn)生多種作用。想要發(fā)現(xiàn)能夠解決復(fù)雜疾病的藥物組合，我們必須把機器學(xué)習從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的重要能力，與疾病發(fā)生的結(jié)構(gòu)化機制有機地結(jié)合在一起。