来源：药智网公众号

计算机辅助药物设计（CADD）始于20世纪70年代，当时科学家首次使用计算机来预测药物分子对生物系统的影响。

如今，CADD已成为药物发现的一个重要工具，使研究人员能够快速分析大型数据集并识别潜在的药物靶点。

图片来源：摄图网

随着最近ChatGPT、GPT-4等为代表的人工智能技术的发展，或再掀AI研发热潮！

从CADD到AIDD，药物「智造」进展如何？

CADD的「前世今生」

CADD开发了虚拟筛选方法，可用于寻找有希望的化合物进行药物开发：

结合人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等技术，可以处理大量的生物数据，从而在药物开发过程中减少时间和成本；根据蛋白质或配体的3D结构的可用性使用两种不同的技术，它们被称为基于结构的药物设计(SBDD)和基于配体的药物设计(LBDD)。

在某些情况下，这两种技术的结合在寻找先导分子方面表现出不错的准确性。

图1 CADD概览

图片来源：综述论文1

下表列举了CADD常用的对接软件。

表1 常用CADD对接工具列表

图4 BARD关于相同问题的答案

相比ChatGPT找到了CA3（CIL56）化合物，BARD提出了更多候选化合物，包括共价抑制剂TEAD347等。

图5 CA3的化学结构

两个GPT都提到了CA3这个化合物。

通过Bing浏览器Edge dev版内置的Chat继续提问了解到CA3(CIL56)是一种小分子化合物，通过产生依赖铁的活性氧（ROS）诱导细胞铁死亡12。铁死亡是近年来发现的一种新型细胞死亡方式，通常在细胞死亡过程中伴随着大量铁积累和脂质过氧化反应。CA3(CIL56)对YAP1/Tead转录活性具有强烈的抑制作用，主要靶向具有CSC特性的YAP1高表达和治疗耐药性的食管腺癌细胞。

图7 地道英文生成的咨询CRO公司合成目标化合物的商业邮件模板

除了以上几款人工智能软件外，笔者还近距离体验了一款天然产物与AI完美结合的AI研发平台——药智NPAIEngine。

据了解，NPAIEngine是一个天然产物 AI研发平台，由药智网与英国伯明翰大学何山教授等团队合作打造，特别适用于聚焦于天然产物与中药研发领域。

据介绍该平台汇聚了全球约3.5万种植物、生物和矿物质的57万个天然产物，并应用了AIA Insights自主研发的核心AI算法。

图8 NPAIEngine天然产物AI研发平台

通过将天然产物中的化合物结构数据库、化合物生物活性数据库以及相应的疾病数据库有机地结合起来，NPAIEngine的强大功能使得用户能够筛选出天然产物中的有效成分，并预测这些成分对于特定靶点或疾病的作用。

另外，基于输入的天然物化学结构利用药物AI从头设计算法，设计可合成性高、成药性好、具有新颖专利结构的先导化合物优化功能也即将年内上线。

小结

尽管AI在药物开发中展现出了巨大的潜力，但也面临着一些挑战和障碍：基于人工智能的方法通常是数据密集型的，需要大量的数据集以获得准确的结果。

此外，基于人工智能的方法可能难以解释，使得基于人工智能的药物发现的结果难以解释。基于人工智能的药物发现可能是昂贵的，因为它往往需要专门的硬件和软件。不过笔者认为随着GPT技术的普及，通过聊天方式就可以高效解决以往需要费时费力才能搞定的问题指日可待。

接下来传统药物研发团队，更多要关注新药开发过程中数据质量和可用性、算法可解释性和可靠性、知识产权和监管问题等。要充分利用AI在药物开发中的价值，需要投资数据、技术、新技能和行为，并实现整个研发过程的转型。传统制药公司需要及时跟上AI带来的变革，并与AI先驱公司进行合作或竞争。

相关阅读：

重磅！《中药注册管理专门规定》发布，涉及2W 中成药

2.4亿！“金线莲苷应用”项目实现成果转化，如何提升天然药物研发效率？

参考文献：

1.Vemula,D.,Jayasurya,P.,Sushmitha,V.,Kumar,Y.N.and Bhandari,V.,2022.CADD,AI and ML in Drug Discovery:A Comprehensive Review.European Journal of Pharmaceutical Sciences,p.106324.

2.Ledock介绍：生信云实证,ledock分子对接,ledock实证,虚拟筛选-速石科技BLOG(fastonetech.com)

3.十种分子对接程序的综合评价：基于多种蛋白-配体复合物、采样能力和评分能力的预测精度-四川魔德科技有限公司(modekeji.cn)

4.Tapping into the drug discovery potential of AI(nature.com)

5.在药物发现中采用人工智能https://www.bcg.com/publications/2022/adopting-ai-in-pharmaceutical-discovery

6.How Artificial Intelligence is Changing Drug Discovery and Development?.https://www.delveinsight.com/blog/artificial-intelligence-in-drug-discovery

7.AI in drug discovery and development:A brief commentary.https://www.pharmatutor.org/articles/ai-in-drug-discovery-and-development-a-brief-commentary

8.AI&Machine Learning in Drug Discovery&Development(2022)-Insider Intelligence.https://www.insiderintelligence.com/insights/ai-machine-learning-in-drug-discovery-development/

9.有关异黄酮Dracaeconolide B发表在JNP的论文https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jnatprod.2c00859

10.NPAIengine平台网址:https://app.npaiengine.com/login

11.Hermite直播间｜精彩回顾：分子对接与打分函数：历史、现状与新工具

声明：本内容为作者独立观点，不代表药智网立场。如需转载，请务必注明文章作者和来源。对本文有异议或投诉，请联系maxuelian@yaozh.com。