人工智能助力探索新药，直觉驱动创新突破

由诺华生物医学研究所和微软AI4Science研究院的生物医学研究人员组成的联合小组在教授人工智能系统如何寻找新药方面取得了进展。在《自然-通讯》（Nature Communications）杂志报道的这项研究中，研究小组利用化学家在该领域的反馈，为人工智能模型提供直觉指导。

寻找新药是一项众所周知的艰巨而费力的任务。在寻找新疗法的过程中，通常会有不同领域的专家针对问题的不同部分开展工作。例如，医生和其他医学研究人员必须首先揭示特定疾病的根源，找到病因。然后，化学家或其他医学研究人员必须找到一种可以逆转问题或从一开始就阻止问题发生的化学物质。

这两个过程都需要时间和精力。在这个新项目中，研究小组试图确定人工智能应用是否能让第二部分变得更容易。

发现新药的方法之一是直觉--化学家的直觉认为某些化学物质可能对治疗某些疾病有用。这种直觉很难编码。现在，随着人工智能应用的出现，这种情况可能会有所改变。

研究背后的主要思想的总体示意图

为了将人工智能应用于药物开发问题，研究人员要求 45 位化学家提供反馈意见，他们的工作就是寻找新的药物。每位化学家都被要求从他们认为很有可能成为有用药物的 220 种化学成分对列表中进行选择，而选择的依据只是他们在该领域多年经验所积累的直觉。

然后将这些反馈意见交给人工智能系统，该系统根据所学知识对化学配对进行排序，并根据对药物有用可能性的估计给每对化学配对打分。研究小组随后将得分最高的化学配对发送给一个基于人工智能的系统，该系统会根据所给的化学物质设计分子--研究人员称该系统的一些结果很有希望。

研究小组随后在已经上市的药物上测试了他们的系统，并发现了他们所说的可以从化学家的直觉数据中学习到的 "信号"--这一发现让他们确信有必要开展进一步的研究。

参考文献

Oh-Hyeon Choung et al, Extracting medicinal chemistry intuition via preference machine learning, Nature Communications (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-42242-1

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