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人工智能如何讓老藥重新達(dá)到新高度？

一定程度上說，這些研究確實(shí)為我們帶來了無上的瑰寶。例如遺傳學(xué)家Nancy Wexler博士通過研究委內(nèi)瑞拉亨廷頓病患者的家族史，最終發(fā)現(xiàn)了在單個(gè)基因上的突變能夠預(yù)測(cè)一個(gè)人會(huì)不會(huì)得上這一疾病。

然而，科學(xué)家們很快發(fā)現(xiàn)基因與疾病之間的聯(lián)系并不總是那么簡(jiǎn)單，像癌癥和阿茲海默病這樣的復(fù)雜疾病并不是因?yàn)橐粋�(gè)基因的突變而產(chǎn)生。如今，Cohen博士和其它有識(shí)之士認(rèn)為“化繁為簡(jiǎn)”的科研方式與藥物開發(fā)的效率下降之間有著重要的聯(lián)系。這種效率下降導(dǎo)致一款新療法獲得FDA批準(zhǔn)的成功率只有10％，而且藥物開發(fā)成本迅速上升。

人工智能如何讓老藥達(dá)到新高度？

▲Albert－László Barabási博士（圖片來源：Albert－lászló barabási博士實(shí)驗(yàn)室官網(wǎng)）

近年來，科學(xué)家們開始在網(wǎng)絡(luò)理論的幫助下開始解決生物復(fù)雜性的問題。網(wǎng)絡(luò)理論的著名科學(xué)家，東北大學(xué)（Northeastern University）的Albert－László Barabási博士認(rèn)為，疾病就像一個(gè)壞信號(hào)通過網(wǎng)絡(luò)從基因傳播到蛋白，再傳播到細(xì)胞和組織，直到所有對(duì)網(wǎng)絡(luò)的擾亂最終表現(xiàn)為我們通常熟悉的疾病癥狀。

復(fù)雜疾病是無數(shù)種影響的綜合結(jié)果，因?yàn)榛蚨嘈砸馕吨魏蔚鞍卓赡茉谏眢w的不同部位發(fā)揮作用。像Pharnext這樣的初創(chuàng)公司假設(shè)藥物也可以具有多效性，它們可以與多種蛋白互動(dòng)，在體內(nèi)可以產(chǎn)生多種作用。想要發(fā)現(xiàn)能夠解決復(fù)雜疾病的藥物組合，我們必須把機(jī)器學(xué)習(xí)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的重要能力，與疾病發(fā)生的結(jié)構(gòu)化機(jī)制有機(jī)地結(jié)合在一起。

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