人工智能助力药物研发，DDDC团队获冠军
药物研发需要化学、生物、药理、毒理、临床等多学科的协作和多领域知识的综合运用。通常，一个药物的研发数据多达数千至数万页，而且这些海量的原始数据是以各种各样的形式散落在不同的地方，如文献、ZL、网页、图片、纸质印刷物等等。如何在海量研发原始数据中快速获取真正有参考价值的“有效数据”是药物研发人员所面临的巨大挑战。 近日，由国际制药公司百时美施贵宝发起的“百时美施贵宝-分子翻译”（Bristol-Myers Squibb – Molecular Translation，https://www.kaggle.com/c/bms-molecular-translation）挑战比赛在著名数据科学竞赛平台Kaggle（见附注）落下帷幕。作为生物医药大数据挖掘领域里最具挑战性的问题之一，这场比赛得到了广泛关注，吸引了来自世界各地的上千名数据科学家，共计874支参赛队伍。经过三个多月的激烈角逐，最终来自中国科学院上海药物所药物发现与设计......阅读全文
人工智能助力药物研发
人工智能工具能帮助科学家规划多步骤化学反应。图片来源：Roger Mayne Archive/Mary Evans Picture Library 化学家有了新的实验室助手：人工智能（AI）。研究人员开发出一种深度学习计算机程序。其可产生创建诸如药物化合物等小型有机分子所需的反应序列“蓝图”。表面
人工智能“自学”做翻译
得益于神经网络——从人脑获得灵感的计算机算式——的发展，自动化的语言翻译已经存在了相当长一段时间。但训练这些网络需要海量数据：数以千万计的逐句翻译，以展示人类如何做这项工作。现在，两篇新论文表明神经网络可以在无需平行文本的情况下学习翻译——这一令人震惊的进展或让人们获得许多不同语言的文献记录。
布鲁克推出分子药物成像系统，可用于分子药物研发
在第10届国际药物代谢学会（ISSX）上，布鲁克宣布推出最新的一款分子药物成像解决方案，用于临床前期药物和代谢物的成像。 基于MALDI的组织成像技术为研究人员研究药物提供了非常强大的技术，可以准确定位分子药物和它们的代谢，或者是脂质在组织结构中活动，并且为研究生理学功能提供关键技术，这在以前
人工智能助力药物研发，DDDC团队获冠军
药物研发需要化学、生物、药理、毒理、临床等多学科的协作和多领域知识的综合运用。通常，一个药物的研发数据多达数千至数万页，而且这些海量的原始数据是以各种各样的形式散落在不同的地方，如文献、ZL、网页、图片、纸质印刷物等等。如何在海量研发原始数据中快速获取真正有参考价值的“有效数据”是药物研发人员所
人工智能将成药物研发关键工具
“AI（人工智能）技术应用于药物研发已经引起研究院所和制药行业高度重视，AI开始赋能药物研发的靶标发现和确证、药物先导化合物的发现和优化、药物药代和毒性评价等各个阶段，将成为未来药物研发的关键核心技术之一。”7月12日，中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所研究员蒋华良在2022《理解未来》科
推动翻译分子成像边界
为了实现个体化医疗，需要对健康和疾病个体在分子层面上有全面的了解，质谱分析技术的发展，增加了我们对细胞生物学的知识。与健康细胞相比，这些技术能让我们更深入地了解临床样本中的细胞会怎样出现异常。近年来，要将这些分子特征转化至临床结果和治疗方案，了解其分子的空间特性是非常必要的，并且这一趋势越来越显
人工智能技术有望提升药物研发效率
英国研究人员１８日说，他们开发出一种由人工智能驱动的机器人系统，能高效发现新的化学反应和分子。这项技术未来有望用于药物研发，从而达到缩短研发流程、降低成本的目的。图片来来源于网络 格拉斯哥大学研究人员在新一期英国《自然》杂志上报告说，他们选取了１８种不同化学物质组合出的大约１０００种化学反应，
《先进科学》：人工智能或改变药物研发游戏规则
人工智能算法可用于专门设计与天然物质具有相同效果、但结构更简单的活性成分。在快速设计、制造、测试、分析循环中，将自动化、基于规则的分子构建与机器学习和实验验证很好地结合在一起。 近日，瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH）的科学家在《先进科学》杂志上发表文章，介绍了如何借助人工智能（AI）开发基于
新研究使用人工智能确定药物分子结构
瑞士研究人员新开发出一种利用人工智能技术确定药物分子结构的方法，比现有方法效率大大提高，有助于制药行业开发新药物。 为充分了解药物在人体内的功效，研究人员需要确定其分子结构。科研人员常利用核磁共振技术来探测分子结构，但此前的相关计算非常复杂和耗时。 瑞士洛桑联邦理工学院研究人员在新一期英国《
小分子药物研发亟需颠覆性创新
【新闻事件】：今天LifeSciVc的Michael Gladstone撰文展望今年转化医学领域的主要事件。ECHO301将是今年最大的不成功则成仁试验，但他估计无论成败IDO领域的工作都只是开始，因为适应症、人群、剂量、药物选择性等细节不会因为一个试验结果全部弄清。活性极高、所以窗口狭小的细胞
小分子药物研发亟需颠覆性创新
【新闻事件】：今天LifeSciVc的Michael Gladstone撰文展望今年转化医学领域的主要事件。ECHO301将是今年最大的不成功则成仁试验，但他估计无论成败IDO领域的工作都只是开始，因为适应症、人群、剂量、药物选择性等细节不会因为一个试验结果全部弄清。活性极高、所以窗口狭小的细胞
科学家热议：当人工智能遇上药物研发
7月12日，2022《理解未来》科学讲座02期——“AI+分子模拟与药物研发”在线开讲，未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授谢晓亮担任主持。 在主题演讲环节，中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所研究员蒋华良介绍了国际创新药研发的进展与趋势，结合自己团队的研究案例展示了AI技术在新药研发中的应
人工智能加速药物研发进程－9家药企抓住商机
计算药物发现 (computational drug discovery) 是人工智能世界中的一个新兴领域。这一领域利用人工智能对大量数据进行分析，了解药物性质，从而加速药物研发的进程。而随着这一领域的日益兴起，越来越多的药企开始利用人工智能进行药物研发。以下盘点了利用人工智能进行药物研发的领先
分子成像技术驱动转化医学时代药物研发
分子成像仪作为一个新兴工具在医药领域的应用前景广阔，其结合传统药理学后可支持更好的决策、临床治疗方案改善以及主治药物选取。值得期待的是，该成像技术能用于药物安全测试，包括研发阶段的筛查以及后期临床试验的支持数据。 从分子影像学应用于药物研发讲座上(全球制药峰会)获悉，成像技术将被纳入临床前
药物研发新途径受全球欢迎，共享分子平台发出解锁邀约
药物分子的研究是一个庞大的体系性工作。在药物研发的早期过程中，可能会有许多临床前分子由于各种原因迟迟未能达到药物状态，其研究只好搁置，不知何时何地才会再次重启。这不能不说是一种极大的资源浪费。更糟糕的是，这样的搁置可能会带来无尽的遗憾：如果能持续研究，这些分子或许早已变成了药物，挽救了千百万人的
韩国制定人工智能研发战略
据韩国《中央日报》网站报道称，韩国第四次工业革命委员会在举行的第六次会议上，审议通过了人工智能研发战略。 韩国人工智能研发战略分为三个方面：确保人才、技术和基础设施。人才方面，重点在于培养高级人才。为此计划在2022年之前新设六所人工智能研究生院。政府目标是拥有1370名人工智能高级人才。
相分离调控蛋白翻译与生物节律的分子机制
清华大学生命科学学院吝易团队与杨雪瑞团队合作揭示了细胞利用相分离对蛋白质翻译进行精细的时空调控，从而维持昼夜节律周期的分子机制。相关成果以“区室化周期性蛋白质翻译精确调控生物节律（Circadian clocks are modulated by compartmentalized oscill
原子探针断层扫描完整还原膜蛋白结构助于研发分子药物
蛋白质是构成细胞的基础有机物，也是生命活动的主要承担者。在之前的研究中，科学家们研发了几种不同的蛋白质成像方法，但没有一种方法能够完全解决在自然环境中对单个膜蛋白研究的难题。然而，在近日一项发表于Small的研究带来了新的突破，查尔姆斯理工大学Chalmers University of Tec
新药研发和人工智能能擦出什么火花？
大多数情况下，药物研发工作者会利用高通量筛选的方式无限扩大筛选对象以期邂逅目标化合物，提高药物发现的机率。由于不断试错的成本太高，越来越多的药物研发企业开始引入人工智能开发虚拟筛选技术，以取代或增强传统的高通量筛选过程。 药物研发企业通过运用人工智能药物研发系统，能在医药研发过程中减少人力、时
药物研发：变化带来机遇
支付方主导、孤儿药发力或将成近年药品研发主要走向。 日前，艾美仕市场研究公司（IMS Health）发布了2013年全球医药市场的统计数据：在全球新药研发中，适应症药物、孤儿药、专科疾病等领域的研发已发生明显变化，而大众疾病领域受热程度则有所降低，治疗终点明确药物的竞争力将倍加明显。 “IMS
什么是药物的研发
首先药物研发，要看你的药物是创新药，还是已经上市的药创新药的研发，就是通过有机合成，合成一系列的药物，然后测试药理活性，从而选择那种药对那种病更有效。中国做的很少，因为后期的临床等相当麻烦已经上市的药物的研发。是已知药物的分子结构式，通过有机合成来合成特定的化学药物。
利用人工智能和计算生物学方法－寻找到17个活性药物分子
近日，中国科学院深圳先进技术研究院医药所计算机辅助药物设计中心袁曙光课题组带领团队，利用人工智能和计算生物学的方法从158万个化合物中寻找到了17个嗅觉受体蛋白Olf73的活性药物分子。该工作为基于嗅觉受体蛋白的药物发现与设计提供了有力的理论基础和依据。该成果以Computational mod
蒋华良院士团队开发可解释性深度神经网络分子表征模型
近日，上海科技大学免疫化学研究所特聘教授蒋华良院士团队在《Journal of Medicinal Chemistry》发表封面文章“Pushingthe Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Gra
评价药物分子效率
一个药物在三期临床能像Opdivo、Entresto那样显着改善标准疗法是个相对罕见的事情，但这样的三期临床却是价格不菲、而且涉及病人的生命问题，所以厂家都会在相对便宜、只有动物参与的临床前仔细遴选进入临床的化合物。一个化合物不仅活性要高、而且还要看活性来自哪些分子特征。这个选择过程好比挑选杨子
人工智能与数据挖掘驱动的肿瘤新药研发
人工智能作为一种旨在模拟、延伸和扩展人的智能的科学，人工智能正在以前所未有的广度和越来越快的速度改变着世界的面貌。而在普瑞基准创始人季序我和梁晗看来，人工智能可以帮助我们更好地回答那些医学中最为本质的问题，对于新药研发、临床诊疗和医学基础研究，都有着不可估量的价值。 道路 在癌症诊治的过程中，
百奥几何获千万美元天使轮融资，驱动大分子药物研发
AI大分子制药公司百奥几何已完成千万美元天使轮融资，投资方为高榕资本；另外，团队也发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。据介绍，百奥几何成立于2021年，致力于开发几何深度学习、深度生成模型等下一代人工智能技术，用于大分子药物研发。目前，公司正打造人工智能大分子药物
蛋白降解靶向嵌合体在小分子药物研发中的机遇与挑战
白色脂肪组织作为储能组织，主要以三酰甘油的形式储存多余的能量。棕色脂肪组织作为耗能组织，利用解偶联蛋白 1 解偶联的方式产生热量，维持体温，从而消耗机体储存多余的能量。肾上腺素受体激活和寒冷刺激等因素均可引发白色脂肪棕色化。棕色脂肪产热以及白色脂肪棕色化是一个复杂的、由多种因素参与的调控过程
关于体外翻译翻译系统的选择介绍
虽然不是必须，但一般说，选用真核系统来翻译真核序列，选用原核系统来翻译原核序列。 如果一个系统存在功能上或抗原的交叉反应，就得选择另一个系统。使用微粒体膜进行翻译后修饰或加工一般只与兔网织红细胞系统兼容。仅在某些特定条件下麦胚芽翻译系统才与微粒体膜兼容。
精神药物研发革命失速
对于饱受精神紊乱疾病困扰的患者而言，医药处方已经开始慢慢“期满”。尽管自上世纪40年代以来，相关领域已经取得令人惊讶的进步，但是到目前为止，精神分裂症、躁郁症以及抑郁症等疾病治疗药物的研发仍然令人失望，并且无法满足需求。在本期《科学―转化医学》的相关文章中，Hyman论述了这背后的历史和科学问题
NIH资助生物防御药物研发
美国国立卫生研究院（NIH）日前宣布，将给予华盛顿大学、得克萨斯大学和西雅图的Kineta公司810万美元的经费，以研发新的针对埃博拉、鼠疫、马尔堡出血热、黄热病以及其他疾病的药物。 这一资助将帮助Kineta公司将两种候选的小分子药物向临床试验迈出了一步。解决方案是开发RIG-I先