利用人工智能改变药物发现：新程序将 3D 信息转换为典型模型可以使用的数据

一项新的人工智能程序将帮助研究人员提高他们的药物研发力度。

该项目名为 TopoFormer，由密歇根州立大学数学系研究基金会教授郭伟领导的跨学科团队开发。TopoFormer 将分子的三维信息转化为典型的基于人工智能的药物相互作用模型可以使用的数据，从而扩展这些模型预测药物有效性的能力。

“有了人工智能，你可以让药物研发更快、更高效、更便宜，”魏先生说，他同时在生物化学和分子生物学系以及电气和计算机工程系任职。

魏先生和他的团队在《自然机器智能》杂志上发表了有关他们工作的论文。

结构说明

魏教授说，在美国，开发一种药物大约需要十年时间，耗资约 20 亿美元。他补充说，药物试验大约占了一半的时间，而另一半时间则用于发现新的治疗候选药物进行测试。

TopoFormer 有可能缩短开发时间。这样一来，它就可以降低开发成本，从而降低下游消费者的药品价格。这对于罕见病尤其有用，因为患者数量有限意味着制药公司需要收取更多费用才能收回成本。

尽管研究人员目前使用计算机模型来辅助药物研发，但由于问题的变量众多，它仍然存在局限性。

“我们的身体中有超过 20,000 种蛋白质，”魏说。“当疾病出现时，其中的一些或某一种蛋白质就会成为目标。”

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