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创业公司使用AI搜索有助于对抗冠状病毒的分子

大家好。目前，OTUS已开放Python神经网络课程的招聘，今天我们想与您分享一篇有关公司的有趣文章的翻译，我们的课程老师Arthur Kadurin担任AI首席官。



Insilico Medicine是一家位于马里兰州罗克维尔的初创公司，声称其使用人工智能来快速识别分子，这些分子可以在高峰时期构成有效治疗冠状病毒感染的基础。
Insilico AI系统花了4天的时间才能识别出数千种可以转化为潜在抗病毒药物的新分子。用Insilico表示，他们合成并测试了100个最有前途的候选人以及公开的新分子结构库，以便其他研究人员也可以在他们的工作中使用它们。

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COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .



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由新型致命冠状病毒（2019-nCoV）的扩散引起的全球卫生紧急情况已证明是对许多现代生物医学技术，新组织和资助机构的真正挑战，这些技术正努力大幅减少制造新疫苗和新疫苗所需的时间。对抗大流行的药物。

基本思想是通过对人员进行一到两周而不是多年的测试来发现和测试新的治疗方法。Gillead，一个美国生物技术公司，做一个交易该公司于本周早些时候与北京一家医院合作，开始立即在人类中检测冠状病毒爆发的心脏武汉现有的抗病毒药物瑞姆昔韦。

另一方面，Insilico决定检查是否可以找到任何线索，直到1月28日才能帮助治疗2019-nCoV。

创始人兼首席执行官Alexander Zhavoronkov这样评价： “病毒爆发时，我们没有意识到这有多严重。”

Zhavoronkov表示，在公司决定参与研究之后，他们研究了由北京全球健康药物发现研究所发布的一长串所有2019-nCoV治疗药物。他们的目标是选择一种称为3C样蛋白酶的酶，该酶对病毒的繁殖至关重要。

Zhavoronkov说，Insilico之所以选择这个目标，部分是因为它与其他先前已经建模的病毒蛋白酶相似，也因为它们可以访问Rao Zihe开发的3C样蛋白酶2019-nCoV的模型，上海工业大学病毒蛋白结构的著名专家。

从1月31日开始，Insilico已部署28种不同的机器学习模型，以开发可以结合3C样蛋白酶并抑制其功能的新分子。
其中一些方法使用生成对抗网络（或GAN），这是一种通常用于创建Deepfake的机器学习类型。但是在这种情况下，AI不会生成高度逼真的假视频，而是会生成新分子，这些新分子形成与蛋白酶结合的合适结构。

Insilico还使用机器学习方法来过滤产生GAN的分子结构：它们优先选择具有“药用”特性且具有化学活性的结构，而同时丢弃根据其特性判断不太可能用作药物的分子，例如金属化合物。

还使用了许多过滤器来确保所生成的分子与现有的已知结构不相似（Zhavoronkov声称，他的系统生成的单个分子与现有的一个分子都不匹配超过70％）。这些分子互不相同，因此该公司拥有一组不错的测试候选人。

四天后，Insilico软件创建了数十万个新的分子结构并对其进行了过滤，剩下的数千个符合确定潜在候选物是否可以成为药物的标准。
“再过四天，我们产生了相当不错的分子，” 评论Zhavoronkov。

该公司在免费的，未经同行评审的研究资料库Research Gate中发表了一篇文章，详细介绍了其研究。该公司还在其网站上公布了其研究和所有潜在有用分子的结构。 Insilico鼓励研究人员对其系统产生的分子进行研究和批判性分析，以期加快对可用于治疗冠状病毒的分子的搜索。
Insilico并不是唯一希望人工智能能够为武汉冠状病毒提供新疗法的公司。密歇根大学的一个团队最近也发表了一篇文章关于使用机器学习方法针对2019-nCoV创造新药的信息。

Insilico成立于2014年，如今已吸引了约5000万美元的风险投资。它使用许多不同的基于人工智能的技术来开发新分子，这些新分子可以构成治疗疾病和预测临床试验结果的药物的基础。该公司与制药巨头葛兰素史克（GSK）和中国江苏正大丰海药业有限公司合作，帮助他们开发潜在新药的分子。


: «Triplet Loss: ».

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