那些视为无药可治的疾病,被AI解锁
“我们称之为‘虚拟疾病系统’。”丁俊说。
传统药物测试通常在动物或分离的人体细胞进行，而他们希望用AI套用同样概念——等于是在“虚拟细胞”上模拟IPF的影响。
丁俊表示：“研究人员可以在模型中测试不同药物的效果，而不需要太高成本。”
在麦基尔大学的研究中，AI为特发性肺纤维化（IPF）提出了八种候选治疗方案。
其中一项具潜力的选项是一种通常用于治疗高血压的药物，具成本低且已被证实安全的优势。
丁俊表示，他与同事开发的AI亦可应用于其他疾病，包括癌症与肺部疾病。团队目前正持续改进模型，并将其扩展至更多不同病症。
在英矽智能的研究中心，科学家走过一间房间外的窗户，房间里一台机械手臂正在处理人工智能产生的药物。
AI也为IPF带来另一项最新突破。
人工智能新药研发公司“英矽智能”（Insilico Medicine）已研发出名为“Rentosertib”的候选药物。在第二阶段临床试验中，它对IPF展现出可观的疗效。
该公司利用AI同时找出疾病的潜在弱点，并设计出可针对该弱点的药物。公司希望若临床试验成功，该药能在本年代末上市。
“英矽智能”并非唯一投入此领域的企业。其他如泰雷（Terray）、同构实验室（Isomorphic Labs）、递回制药（Recursion Pharmaceuticals）及薛丁格（Schrödinger）等公司，也都正以AI推动医疗进展。
丁俊表示：“我相信，在未来五到十年，多数新药的研发都可能由 AI 指导，甚至完全依赖 AI。”
有限的突破
尽管AI推动不少突破，但仍有限制。
许多与药物相关的重要数据掌握在生物科技与制药公司手中，并未公开。
“你需要取得药物的吸收、分布、排泄与毒性等资讯，”柯林斯说。“但我们没有这些资料。”
目前，AI最有用的环节集中在新药研发初期：包括识别标靶（target identification）以及寻找能与标靶结合的分子。
然而，这只是新药开发漫长流程中的两个步骤，代表距离实际治疗能否最终用于病患仍有一段时间——甚至可能永远无法上市。
文德鲁斯科洛表示：“AI正在革命性地改变新药研发，但仅限于非常特定的部分。”
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还没人说话啊，我想来说几句
传统药物测试通常在动物或分离的人体细胞进行，而他们希望用AI套用同样概念——等于是在“虚拟细胞”上模拟IPF的影响。
丁俊表示：“研究人员可以在模型中测试不同药物的效果，而不需要太高成本。”
在麦基尔大学的研究中，AI为特发性肺纤维化（IPF）提出了八种候选治疗方案。
其中一项具潜力的选项是一种通常用于治疗高血压的药物，具成本低且已被证实安全的优势。
丁俊表示，他与同事开发的AI亦可应用于其他疾病，包括癌症与肺部疾病。团队目前正持续改进模型，并将其扩展至更多不同病症。
在英矽智能的研究中心，科学家走过一间房间外的窗户，房间里一台机械手臂正在处理人工智能产生的药物。
AI也为IPF带来另一项最新突破。
人工智能新药研发公司“英矽智能”（Insilico Medicine）已研发出名为“Rentosertib”的候选药物。在第二阶段临床试验中，它对IPF展现出可观的疗效。
该公司利用AI同时找出疾病的潜在弱点，并设计出可针对该弱点的药物。公司希望若临床试验成功，该药能在本年代末上市。
“英矽智能”并非唯一投入此领域的企业。其他如泰雷（Terray）、同构实验室（Isomorphic Labs）、递回制药（Recursion Pharmaceuticals）及薛丁格（Schrödinger）等公司，也都正以AI推动医疗进展。
丁俊表示：“我相信，在未来五到十年，多数新药的研发都可能由 AI 指导，甚至完全依赖 AI。”
有限的突破
尽管AI推动不少突破，但仍有限制。
许多与药物相关的重要数据掌握在生物科技与制药公司手中，并未公开。
“你需要取得药物的吸收、分布、排泄与毒性等资讯，”柯林斯说。“但我们没有这些资料。”
目前，AI最有用的环节集中在新药研发初期：包括识别标靶（target identification）以及寻找能与标靶结合的分子。
然而，这只是新药开发漫长流程中的两个步骤，代表距离实际治疗能否最终用于病患仍有一段时间——甚至可能永远无法上市。
文德鲁斯科洛表示：“AI正在革命性地改变新药研发，但仅限于非常特定的部分。”
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