效率提升1200倍!麻省理工开发AI制药新模型( 二 )

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两种治疗肺癌的抑制剂药物
沃尔特斯说:“EquBind为蛋白质对接问题提供了一种独特的解决方案 , 它解决了结构预测和绑定位点识别等问题 。 这种方法可以很好地利用数千种公开的晶体结构信息 , EquBind可能会以新的方式影响这个领域 。 ”
发表这项技术的论文将在7月被国际机器学习会议(ICML)接收 , 该论文的作者HannesSt?rk表示:“我很期待能在这次会议上收到一些关于EquBind模型的改进意见 。 ”
结语:AI与制药适配度极佳 , 发展势头正盛AI制药是一个2020年才走进公众视野的新兴领域 。
制药领域是一个天然的AI场景 。 新药研发的长周期、高成本、低成功率 , 给AI留下了庞大的用武之地:机器可以自主学习数据、挖掘数据 , 总结归纳专家经验外的药物研发规律 , 继而优化药物研发流程中的各个环节 , 这不仅可以提升药物研发效率与成功率 , 还有望降低研发费用和试错成本 。
因为这样的特性和发展潜力 , 目前AI制药势头正盛 。 但也有业内人士唱衰 , 说AI在制药过程中扮演的终归只是辅助角色 , 绕不开行业固有的流程和机制 , 不可能用两三年的时间做完十年的事 。
但是整体而言 , 目前AI制药领域还是不断有新的技术突破 , 发展蒸蒸日上 。
来源:TechXplore
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