全球抢先的人工智能渠道公司商汤科技SenseTime发布了以原创AI技能赋能新药研制和精准医学的多项最新重磅研讨效果,掩盖药物发现、临床前研讨、临床试验、新药上市后等多个药物研制环节,旨在经过AI技能加速新药研讨和上市流程,缩短新药研制周期、下降药品研制本钱、前进新药研制成功率。现在,相关效果已宣布在《天然精准肿瘤学》(Nature Precision Oncology)、《生物信息学》(Bioinformatics)、世界人工智能联合会议(IJCAI)等世界顶尖期刊及会议上,一起开源相关代码,为医药职业的根底研讨和立异供给前沿的打破思路。
商汤科技副总裁、研讨院副院长张少霆表明,“新药研制是联系着人类生命健康的作业,是一项艰巨且危险极高的作业,需求多学科之间的相互协作。依托商汤科技沉积多年的原创技能才能,商汤才智健康初次以AI赋能新药研制,期望全面深化开掘化合物、蛋白、细胞系和临床大数据中的潜在规则,为加速新药研制进程供给精准的根据,并逐步掩盖新药研制多个环节,协助药企和相关研制安排下降药物研制危险、前进效益,加速新药的研制和落地,为提高人类健康水平贡献力量。”
作为构成细胞的根本有机物,蛋白质分子及其之间的相互效果是细胞完成各项杂乱功用的根底。因而,根据蛋白相互效果(protein-protein interactions,简称PPI)构建蛋白联系网络,可协助剖析疾病发生时的分子效果机制,然后协助研讨人员发现和了解药物效果靶点,推进新药研制。可是,以试验研讨为主的传统PPI研讨办法不只耗时长,且难以有用剖析PPI的详细分类。经过核算机模仿尽管能够快速为试验室研讨供给候选PPI、加速试验功率,可是现有办法在遇到练习会集未包含的蛋白数据时仍会呈现功能丢失,不能很好地泛化到不知道的蛋白及PPI。这也对不断发现的新蛋白质及其PPI、以及由此发生的潜在新靶点的剖析提出了巨大应战。
商汤才智健康团队根据很多研讨,在发布于IJCAI的《Learning Unknown from Correlations: Graph Neural Network for Inter-novel-protein Interaction Prediction》一文中提出了一种新的衡量方针(metrics),经过新的数据区分办法,有用衡量模型在跨数据集、不知道蛋白上的功能效果;一起还提出了一种新的建模办法(methodology),立异性地练习了一套能够学习蛋白间相关联系的GNN(图神经网络)模型,完成了更安稳的跨数据集体现,然后完成了在不知道PPI猜测上的更优功能。在职业通用的揭露数据集上进行的跨数据集试验中,商汤提出的新办法比现有办法的猜测精度前进了36%。这两大立异计划能够在新药研制进程中,更好地协助药物效果靶点的发现、了解和挑选。
在新药研制的临床前试验阶段,对方针疾病的药物反响进行精确猜测是最重要、也最具应战性的任务,尤其是在癌症医治范畴。临床前的试验首要触及运用核算模型和相关细胞安排在试验室环境下的各项剖析测验,为后续的人体临床试验垫定根底。近年来,高通量基因测序技能的快速开展极大地推进了根据细胞系的癌症药物反响研讨。可是,鉴于癌症致病机理和药物效果机制的杂乱性,传统办法仍不能有用抓取药物的化学结构特征,并充沛整合基因组、转录组等多种组学信息,约束了药物反响猜测精确率的进一步提高。
在发布于《生物信息学》的《DeepCDR: a hybrid graph convolutional network for predicting cancer drug response》研讨中,商汤才智健康团队初次将GCN(图卷积网络)使用在癌症药物反响研讨范畴,提出了一种全新的混合图卷积网络模型DeepCDR。该模型能够主动发掘和树立药物化学结构特征,并能高效处理细胞系里的基因组学、转录组学、表观基因组学等多元组学数据,完成了对立癌药物反响的精准猜测。在掩盖238种药物和561种细胞系的揭露数据集上,该模型将猜测精度方针(皮尔森相联系数)从0.780提高到了0.923,为抗癌药物在临床前的试验室环境下测验药物敏感性、以及寻觅肿瘤中调理药物反响的新基因等供给了愈加精准高效的研讨东西。
跟着精准医疗技能的不断开展,针对某种癌症亚型或特定基因突变进行个性化医治的靶向药物逐步成为癌症药物医治的首要手法。新的抗癌药物的研制也大都会集在这一范畴。现在,为了确认患者所患的详细癌症亚型,需求对患者的病灶安排进行基因测序,经过不同的基因突变状况进行分类,检测的本钱非常贵重。
商汤才智医疗团队提出了一种全新的思路,运用深度学习技能发掘数字病理图画中的细胞特征信息,然后判别安排的基因突变类别和相关生物信号通路信息。运用这一办法,商汤才智医疗团队成功的猜测了肺癌、乳腺癌、肝癌中的多个重要基因突变特征,其间最好的猜测功能方针(AUC)到达0.852。这一项研讨为确认患者癌症亚型供给了一种全新的思路和办法,未来可能将大幅度下降确认癌症亚型的本钱,然后谋福癌症患者。
鉴于新药研制超长的研制周期和巨大的投入,上市后的老药新用能够根据已知的化合物信息,以较低的本钱和较短的周期进入临床。可是,因为已上市的药物数量相对有限,一起缺少有用的药物与新适应症的挑选模型,导致现在市面上老药新用的成功事例很少。只要做到充沛发掘药物、疾病、蛋白之间的多维联系,才能为猜测新适应症供给更牢靠的剖析。
对此,商汤才智健康团队创造性地练习了一套掩盖药物、疾病、蛋白多个范畴间相互效果杂乱联系的大规模GCN网络模型,然后精准猜测药物与疾病之间的联系。该模型无需任何人工干预便可自主学习各要害信息间的联系,完成猜测进程的全主动化以及对不知道药物适应症的有用猜测。在揭露的repoDB小分子药物重定向的数据集上,比较现在运用的机器学习办法揭露的最好效果,此办法的猜测效果取得了更好的效果,使相关科研团队的猜测效果功能方针(AUC)提高了8%(0.7920.857)。现在,运用这项研讨效果猜测出的某种现已上市的心脏疾病药物关于乳腺癌医治的潜在有用性,现已被临床文献所证明。未来,商汤才智健康团队期望运用这种办法,助力更高效的药物新适应症挑选进程,推进老药新用的临床开展。
回忆过往,新冠疫情加速了全球医药职业的立异脚步。与此一起,国内今年来的药品带量收购、药品管理法修订等新政也助推了职业革新的到来,国表里各大药企纷繁加大新药研制力度。展望未来,人工智能技能也将为推进医药职业的立异开展发挥积极效果。凭仗抢先的原创AI技能,商汤科技此次发布的四大研讨效果将为新药研制的多个环节奠定立异根底,助力医药职业智能化晋级,进一步推进“医疗新基建”的久远开展。现在,商汤也现已与国表里多家尖端药企和基因检测公司树立商业协作,一起运用AI技能加速新药、基因等前沿立异方向的研制,加速效果转化,然后谋福人类健康作业。
作为全球抢先的人工智能渠道公司,商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类前进”为任务和愿景。
商汤科技具有深沉的学术堆集,并长时间投入于原创技能研讨,自主研制并树立了全球尖端的深度学习渠道和超算中心,推出了一系列抢先的人工智能技能,包含:主动驾驶、增强实际、面部辨认、图画辨认、物体辨认、文字辨认、医疗印象剖析等。此外,商汤前瞻性打造新式人工智能根底设施SenseCore商汤AI大设备,打通算力、算法和渠道,大幅下降人工智能出产要素价格,完成高功率、低本钱、规模化的AI立异和落地,从而打通商业价值闭环,处理长尾使用问题,推进人工智能进入工业化开展阶段。
现在,商汤科技在多个笔直范畴的市场占有率位居前列,事务包括才智商业、才智城市、才智日子、智能轿车四大板块,相关产品与处理计划深受客户与协作伙伴好评。
商汤科技现已在香港、上海、北京、深圳、成都、杭州、南平、青岛、三亚、西安、台北、澳门、京都、东京、新加坡、利雅得、阿布扎比、迪拜、吉隆坡、首尔建立办公室。别的,商汤科技在泰国、印度尼西亚、菲律宾等国家均有事务。更多信息,请拜访商汤科技网站、微信、微博和领英。