一项人工智能、化学和分子机器人的交叉研究，加速创新和药物发现，并简化复杂的化学过程自动化
深入了解各类化学物质的最佳一般反应条件，可以加速创新和药物发现，并使复杂的化学过程自动化且易于使用，对生物医药、材料研究具有重要意义。然而，有机反应的一般条件很重要但很少见，以往识别它们的研究通常只考虑化学空间的狭窄区域。发现更一般的反应条件需要考虑从与反应条件的高维矩阵交叉的大基质基质衍生的广阔化...
人工智能预测RNA和DNA结合位点，以加速药物发现
针对核酸大分子，特别是 RNA 的基于结构的药物设计（SBDD）是一个获得动力的研究方向，已经产生了几种 FDA 批准的化合物。与蛋白质类似，SBDD 中 RNA 的关键组成部分之一是正确识别推定候选药物的结合位点。RNA 具有共同的结构组织，再加上这些分子的动态特性，使得识别小分子的结合位点变得具...
《人工智能加速药物研发-技术和应用》电子版地址
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Nat. Biotechnol. | 人工智能药物研发在中国蓬勃发展
中国的新锐公司和IT巨头希望将中国的人工智能能力转化为世界领先的药物创新，他们是否比西方企业更有优势？中国的研究人员正在积极的探索以AI技术为基础的新药发现新范式。就在上个月，三个中国企业筹集了巨额资金，以推动其AI药物发现计划。Insilico Medicine是一家总部设在香港的公司，其全球业务...
Nat. Mach. Intell. | 可解释性人工智能(xAI)遇上药物发现
今天给大家介绍瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系 Gisbert Schneider等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Drug discovery with explainable artificial intelligence”。本文综述总结了可解释...
JMC | 人工智能在药物发现中的应用：走进广阔的天地
JMC推出 "Artificial Intelligence in Drug Discovery "特刊，强调人工智能（AI）在制药研究中的新兴作用。本期的一个焦点是阐明人工智能方法如何开始影响药物发现的实践。特刊包含了从不同角度看待AI在药物发现中的文章和观点。本期的论文涵盖了各种方法开发工作和实...
JMC | 人工智能在药物合成中的当前和未来作用(2)
人工智能和机器学习已经证明了其在预测化学性质和小分子合成设计中的潜在作用。数据驱动的合成路线设计是由MLPDS(Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis)联盟开发和评估的一部分，该联盟包括MIT和13个化学和制药公司成员。...
利用人工智能众包数据，加速药物发现
新的加密系统可以让制药公司和学术实验室共同合作，更快地开发新的药物,而不会向竞争对手透露任何机密数据。该计算系统的核心是一种称为神经网络的人工智能程序。AI研究哪些药物与人体内的各种蛋白质相互作用以预测新的药物蛋白质相互作用的信息。更多的培训数据产生了更聪明的人工智能，这在过去是一个挑战，因为药物开...
【云栖精彩演讲】任峰：人工智能重新定义药物研发
本文为英矽智能首席科学官，药物研发负责人任峰在2021年云栖大会上的分享，从传统药物研发的局限性、人工智能在新药研发领域的发展、人工智能在新药研发的思考三个部分来介绍人工智能如何重新定义药物研发。 一、传统药物研发的局限性 目前为止，传统的药物研发有很多局限性，即研发低效或者...
人工智能技术如何在药物开发中识别正确的药物成分
在采用数字技术时，制药行业的应用往往比较缓慢。迄今为止，很多制药厂商已经推迟了使用人工智能和机器学习策略开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发领域掀起创新浪潮。然而，制药行业应努力弥补应用于药物发现和开发过程之间的差距。 医疗保健行业已迅速将人工智能技术纳入其中。人工智能及其分支技术正在大规模地应...
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