2023年3月9日19:00
随着近年来大数据、云计算等IT技术的发展,人工智能在药物设计与开发领域已获得了长足的进步。然而,当前AI制药的发展仍面临诸多瓶颈。
瓶颈1
大规模优质数据获取难
大规模高质量的数据是AI技术实现突破的基础。然而,当前优质数据的获取面临着很多难题,例如大量外部数据库各自为营,数据标准不统一,无法统一调用;一些领域内部实验数据的采集条件差别很大,数据质量参差不齐,数据类型和存储格式多样;以及数据不平衡,一些失败结果的数据难以获得等等。
那么,有没有一种方式或工具,可以将制药企业/科研机构内部产生的数据(包括实验数据与模拟计算数据)以及外部公有数据库,进行统一的抽取、整合、清洗、索引之后,建立起统一的数据规范,快速形成可以供机器学习算法利用的优质数据?
瓶颈2
交叉学科背景的专业人才缺乏
在制药行业,单纯的人工智能技术无法解决所有问题,需要以一定的特有知识、机理或机制为标准对现象和结果进行充分解释;另一方面,需要生物科学家或工程师提出正确的问题来指导机器学习。机器学习和生命科学所使用的是截然不同的术语体系,有着截然不同的思维方式,两者之间的思维沟通充满挑战。
那么,有没有一种方式或工具,能够大幅降低人工智能应用门槛,帮助生物科学家或工程师提升访问和使用数据的能力?并且能够打通多学科边界,将机器学习与专家经验有机结合,形成一个让实验科学家、模拟科学家和数据科学家都能各尽其能、各取所需的平台?
来创腾直播间,邀您共同探讨如何打通科学数据瓶颈,突破AI制药困境。
3月9日
19:00
发布会特邀嘉宾
何 浩 商务副总裁
碳硅智慧
毕业于中国科学技术大学化学物理系,拥有北京大学国际MBA学位;
拥有20年以上在制药研发,临床试验研究以及医疗卫生信息领域的销售和市场开拓经验。
叶文玲 产品经理
碳硅智慧
毕业于中南大学湘雅药学院,研究生期间发表了3篇CADD相关的SCI论文。主要负责碳硅智慧公司旗下的AI驱动新药发现SaaS平台——DrugFlow的功能设计和测试。
新版本核心功能抢鲜看
SDH2.4.0【NEO科研数据库】
全新上线
为了便于科学家访问并利用各种生物学数据库,激发更多科研灵感,SDH2.4.0重磅推出【NEO科研数据库】,模块集合了创腾科技自研、与第三方合作以及各种开源数据库,为业务数据分析提供多样数据源,为AI应用提供更多数据支撑,为研发创造提供更多创新方向。
ChEMBL数据库
大型的、开放获取的药物发现数据库,旨在药物研究和开发过程中获得药物化学相关数据和信息,包含药物分子,活性实验测试,靶点和文献等相关信息。
BindingDB数据库
主要聚焦于药物靶点蛋白质和类药小分子之间相互作用的数据库,助力药物发现、药理学和相关领域的研究。
天然产物数据库(UNPD)
通过该数据库可以方便地获得、分析和更准确地研究药物、靶标、通路、疾病及其症状之间的作用关系,找到潜在的药物、靶标及其作用机制,研究更有效的药物。数据主要来自DrugBank、UniProt、KEGG和OMIM等数据库。
药物作用网络数据库(DTPDS)
由北京大学徐筱杰教授带领建立的中药相关数据库,助力于系统地阐明中药的作用机理及中医药的科学内涵,也为中药开发提供新的思路。
MaXFlow3.6.1生命科学领域
功能升级
新增AIDD组件
● 引入更多第三方组件的合作开发,即将上线Inno-ADMET预测(组件算法由碳硅智慧科技发展有限公司提供)
Inno-ADMET提供了两个不同的模型来计算成药性性质,分别为基于预训练的ADMET模型和子结构可解释性的ADMET模型。基于自主收集的高质量数据,这两个模型均可实现17种物化性质、5种药物化学性质、21种成药性参数、27种毒性性质的系统性评价,是目前国际上最为优秀的、计算速度最快的计算平台之一。
图 | Inno-ADMET
● 持续关注抗体领域计算组件开发,即将上线抗体Paratope预测
抗体Paratope预测组件基于卷积循环神经网络模型,可快速预测抗体结合区域残基,进而可以在进行抗体亲和力成熟等过程中,为选择突变位点这一操作提供指导。
动力学功能升级
● 分子动力学计算组件参数优化:提供动力学阶段的最佳实践参数和首先选项,用户只需按需调整首选项极少量参数就能进行稳定的分子动力学模拟。
● 分子组件参数优化:提供2大类型,共3种方式的原子组选择方式,以满足用户进行快捷的个性化性质分析。
● 新增共价非标准残基力场指派功能,可以有效和稳定地模拟非标准残基结构,如天然非标残基的蛋白结构,蛋白质翻译后转修饰(PTM)结构,抗体偶联药物结构等。
● 动力学性质分析模块新增:Pistacking 分析、径向分布函数分析、聚类分析及轨迹处理等组件。
SMILES工具组件功能升级
新增结构图片转SMILES
基于科学数据驱动的
智能数据引擎
创腾科技深耕医药和材料科学研发领域20年,通过以云计算,移动互联和科学人工智能为基础的三大自主研发平台,帮助企业和创新科研机构快速进行研发的数字化转型,实现智能创新变革:
iLabPower 研发创新平台:实现研发全生命周期的数据采集和管理,确保研发数据的真实、完整和可追溯。通过研发的数字化转型,降低研发成本,提升研发效率,有效保护创新成果和知识产权。
SDH科学数据基因组平台:实现跨源数据的快速融合和溯源,通过数据的业务智能,缩短产品上市周期,快速提升产品品质,增强企业的核心竞争力。
MaXFlow分子模拟与人工智能平台:打造人人能用的分子模拟与AI智能创新平台,变革以实验试错为主的传统研发模式,实现以科学数据和模型驱动的智能创新。
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