发布日期：2019-01-31
据《西日本新闻》报道，九州工业大学开发了一种“AI创药”系统。该系统能够在利用人工智能（AI）对长期积累的医疗数据进行分析基础上，预测针对某种疾病的现有药物是否对其他疾病有效。
研究人员注意到不同疾病之间会存在不同类型的蛋白质变异，于是利用AI对各种类型的蛋白质变异情况进行比照，然后根据蛋白质变异类型的相似性匹配出相应替代药物。
这种“AI创药”的具体做法是：首先对大约1300种疾病中出现的蛋白质变异情况和大约8000种药物的各类成分进行大数据分析，从中找出那些蛋白质变异情况相似的某组疾病，把它们相互关联起来预测药物的互换性。另外，还把药物投放于细胞时所产生的大约20000种不同类型的基因变化，以及服药后身体情况的变化也反映于AI。
研究人员介绍，癌症、糖尿病、阿尔茨海默病等许多疾病都是因体内某些特定蛋白质或基因变异所引起，治疗药物通过贴合于蛋白质来抑制其变异，从而减轻疾病症状；然而，要全部弄清哪种药物针对哪种蛋白质起作用绝非易事，而且有的药物还存在一些未知的功效，希望能将这种创新应用于难治病和罕见病药物的开发中。
通常而言，开发一种新药物需要10年以上的时间和数百亿日元到数千亿日元的费用。而且在开发过程中可能会发现这种药物带有严重的副作用，或者难以实现量产，因而无法进入产业化。这种方法被称为“药物再定位法（drug reposition）”，即利用已有药品或者以往开发失败的药品中的成分来治疗其它疾病。过去主要依靠运气“偶然发现”有效成分，现在他们通过人工智能和大数据分析使效率获得大幅度的提高。研究人员表示，“AI创药”有利于降低开发成本、提高开发速度。希望通过AI的深度学习来提高预测精度，争取将新药开发周期压缩到5年以内。
目前，研究人员已经联合大学附属医院及制药公司就这种药剂开发新方法开始了具体的研究，并且已经获得部分预测结果。
来源：科技部
