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关注药物研发的数字化与智能化

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英矽智能INS018_055完成中国IIa期临床试验全部患者入组

模型设计数据研发人工智能

由生成式人工智能（AI）驱动的临床阶段生物科技公司英矽智能宣布，公司自主研发的小分子抑制剂INS018_055已经完成中国IIa期临床试验(NCT05938920)全部患者入组，该研究旨在评估INS018_055在患者群体中治疗特发性肺纤维化（IPF）的安全性、耐受性和初步疗效。

2024-07-06

690

哈尔滨工业大学提出MolTailor模型，通过文本提示定制化学分子表示

数据性能连接模型设计

深度学习现在广泛应用于药物发现（AIDD），能够显著加速药物发现的进程并降低成本。作为AIDD最基本的环节，分子表示对于预测分子性质以实现各种下游应用至关重要。大多数现有的方法都试图结合更多的信息来学习更好的表示。然而，并非所有特性对于特定任务都同等重要。忽略这一点可能会降低训练效率和预测准确性。

2024-07-06

1250

Nat Commun｜多靶标药物设计新突破

设计网络强化学习 nat 模型

2024年5月6日，Nature Communication上发表了一篇分子生成的文章：De novo generation of multi-target compounds using deep generative chemistry。

2024-07-06

1170

AI+新型抗体发现｜Ability完成1800万美元种子轮融资

人工智能金融开发数据数据库

2024年6月18日，Ability Biologics（以下简称 “Ability”）宣布其种子轮融资最终完成，共募集资金1800万美元。

2024-07-06

810

卡内基梅隆大学提出SurfPro模型，通过表面特征进行蛋白质设计

模型排序设计数据性能

设计具有期望生化特性和功能的蛋白质，是当前人工智能在生命科学领域最引人注目的应用之一。然而，现有的研究大多数是从蛋白质序列或结构特征出发进行蛋白质设计，而没有考虑到蛋白质分子表面在各种生化过程中所起的重要作用。实际上，分子表面决定了蛋白质在三维欧几里得空间中的形状和生化性质，如疏水性、电荷和极性等等。表面形状和相关的生化特性共同决定了潜在的蛋白质功能。给定具有几何和生化特性约束的所需表面，如何生成适合表面的蛋白质序列，仍是一个未被充分探索的领域。

2024-07-06

1380

AI驱动的药物开发平台｜Formation Bio完成3.72亿美元D轮融资

行业开发科技效率人工智能

2024年6月26日，技术驱动和人工智能原生制药公司Formation Bio宣布已完成3.72亿美元的D轮融资。

2024-07-06

1200

新书推荐｜《人工智能辅助药物设计》上市！

研发人工智能大数据开发设计

人工智能新药研发 (AIDD) 是指在原研药与创新药研发过程中的相关应用场景下引入人工智能技术，以达到短时、低成本开发新药的目的。人工智能辅助药物设计与传统计算机辅助药物设计相比，两者在基础要素、推导方式等方面均有差异，人工智能可以间接应用于传统计算机辅助药物设计，助其发展。

2024-07-06

730

Nat Rev Cancer｜人工智能在癌症研究中的实用指南

nat 图像分析工具数据人工智能

人工智能已经实现了商品化，从专业资源转变为癌症研究人员易于获取的工具。基于AI的工具不仅可以在日常工作流程中提高研究生产力，还可以从现有数据中提取隐藏信息，从而推动新的科学发现。掌握这些工具的基础知识对于每位癌症研究人员来说都是有益的。传统生物学研究背景的研究人员可以通过现成的软件使用基于AI的工具，而计算背景更强的研究人员则可以开发自己的基于AI的软件流程。

2024-07-06

640

基因泰克团队：机器学习辅助分子生成前沿进展概述

数据优化机器学习模型设计

随着药物化学领域的不断发展，机器学习（ML）技术逐渐成为加速早期药物发现的重要工具。ML利用药物化学家的经验和设计偏好，将分子生成和筛选步骤整合到一个单一架构中，显著提高了新药研发的效率。然而，由于化学空间的巨大搜索空间和不连续的优化函数，设计出让药物化学家满意的ML模型仍面临诸多挑战。

2024-07-06

1150

Nat Rev Drug Discov｜药物研发的效率、效益和生产力

研发 nat 产品行业效率

2024年4月29日，Nature Reviews Drug Discovery发表文章Efficiency, effectiveness and productivity in pharmaceutical R&D，通过分析14家代表性药企近期在药物研发上的表现，评估了其研发生产力水平，并探讨了提高公司研发生产力的途径。

2024-06-21

810

Nature npj｜机器学习在疫苗靶标选择中的开发和应用

设计数据机器学习开发模型

2024年1月20日，Nature期刊下的npj vaccines发表了文章"Development and use of machine learning algorithms in vaccine target selection"，总结了疫苗设计的计算流程与现有ML方法应用的情况。

2024-06-12

1220

比现有方法快5倍，南方科技大学团队提出基于二级结构的蛋白质功能预测模型

数据算法性能科技模型

预测蛋白质功能对于理解生物生命过程、预防疾病和开发新的药物靶点至关重要。近年来，基于序列、结构和生物网络的蛋白质功能标注方法得到了广泛的研究。虽然通过实验或计算方法获得蛋白质的三维结构可以提高功能预测的准确性，但高通量技术对蛋白质测序的速度提出了重大挑战。现有的基于一级序列或三级结构的蛋白质功能预测方法具有固有的局限性。首先，仅通过氨基酸序列信息来准确预测未知物种的功能具有挑战性。虽然利用三级结构进行功能预测提高了准确性，但由于其耗时较长，对于分析大量数据集是不切实际的。从初级到三级，正是因为“功能信息密度”不断增加，才更容易预测功能。这个功能信息密度是指功能信息与总信息的比值。因此，开发的基于二级结构的预测算法，将基于一级序列的测序效率与利用部分空间结构信息的准确性相结合，是十分必要的。

2024-06-11

930

arXiv｜字节跳动通过力引导的SE(3)扩散模型生成蛋白质构象

效率函数模型网络系统

蛋白质的构象景观对于理解它们在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法，如分子动力学(MD)模拟，存在罕见事件采样和长平衡时间的问题，阻碍了其在一般蛋白质建模中的应用。近年来，深度生成模型技术，特别是扩散模型，已被用于生成新的蛋白质构象。然而，现有的基于分数的扩散模型方法不能适当地纳入重要的物理先验知识来引导生成过程，导致采样的蛋白质构象与平衡分布之间存在较大偏差。

2024-06-11

750

AI+真实世界研究｜Atropos完成3300万美元B轮融资

人工智能医疗自动化数据用户体验

2024年5月23日，将真实世界临床数据转化为高质量个性化真实世界护理证据的先驱Atropos Health宣布，随着其生成式人工智能平台（GENEVA OS™）被医疗机构、数据平台、研究机构、生命科学公司等采用，公司获得了3300万美元的B轮融资。

2024-06-11

940

精准预测分子性质，复旦大学周水庚团队提出基于图结构学习的分子图神经网络

神经网络编码模型数据性能

分子性质预测(MPP)是计算机辅助药物发现过程中一项基础但又具有挑战性的任务。近年来，越来越多的研究采用不同的基于图的模型进行MPP预测，在提高预测性能方面取得了长足的进步。然而，目前的模型只是将分子本身建模成一个图，忽略了将分子之间的关系也建模成图。

2024-06-11

2000

AI+分子胶降解剂｜达歌生物与武田达成合作，总价值可达12亿美元

系统协议研发优化开发

2024年5月23日，聚焦于靶向蛋白质降解领域的分子胶新药研发公司达歌生物（Degron Therapeutics）宣布与武田制药签订了合作开发及独家许可协议，以发现和开发用于肿瘤学、神经科学和炎症领域多个靶点的新型分子胶降解剂。

2024-06-11

990

Nature｜谁能让AlphaFold3开源？科学家竞相破解AI模型

工作开发模型开源工具

2024年5月23日，Nature发表文章Who will make AlphaFold3 open source? Scientists race to crack AI model，讨论了AlphaFold3源代码开放的问题。

2024-06-11

950

AI设计抗体｜Aulos与默克达成合作

协议人工智能开发设计数据

2024年5月15日，致力于通过开发潜在的一流IL-2疗法革新癌症治疗的免疫肿瘤公司Aulos Bioscience宣布与默克的瑞士子公司Ares Trading S.A签署了一项新的合作与供应协议，在其领先的候选人类单克隆抗体AU-007的临床研究中使用Bavencio® (avelumab)。

2024-05-30

740

Drug Discov Today｜AI发现的药物在临床试验中的成功率如何？

行业设计数据研发人工智能

近期，波士顿咨询公司在Drug Discovery Today上发表了一份报告：How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons。

2024-05-29

1330

Bioinformatics｜Hi-GeoMVP：用于药物反应预测的分层几何增强深度学习模型

模型数据神经网络深度学习 bioinformatics

2024年4月13日，新加坡国立大学Yurui Chen等人在Bioinformatics上发表文章Hi-GeoMVP: a hierarchical geometry-enhanced deep learning model for drug response prediction。

2024-05-28

1380

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