人工智能|六个月找出新药分子，AI比人强在哪里？( 三 )

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同时，这个全新的靶点不仅是对特发性肺纤维化有效，在临床前实验上我们已证明它对皮肤纤维化、肾纤维化、肝纤维化进程等都有效果。

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比如对于肾纤维化，我们找到了另一个化合物073，对它做了大量临床前实验，证明化合物073可以停止或者逆转纤维化的过程。
今年以来，我们不仅实现了特发性肺纤维化和肾纤维化的两个临床侯选化合物的确定；同时，完成了C轮融资，由华平投资领投，融资额达2.55亿美金；并且，我们在上海建立了比较强大的新药研发团队，快速推进了26个以上的自研项目。

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英矽智能从2014年建立后，立足于打造端到端人工智能促进新药研发的生态体系。我们的研发项目是由人工智能和新药研发团队共同立项产生，我们在上海有强大的CRO管理团队，可以通过CRO帮助做湿实验验证，同时通过把验证数据反馈给人工智能和新药研发团队，进一步提高人工智能的效率和新药研发团队设计化合物的效率，从而形成了一个干湿实验的一个闭环。

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下面我想介绍我们这三款人工智能的平台：
第一个平台是以生物学为主的靶点发现平台PandaOmics。
第二个平台是Chemistry 42，以生成化学为基础的小分子化合物生成平台。
第三个平台是InClinco，是一个优化和预测临床实验方案的平台。

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对于PandaOmics靶点发现平台，我们后台有大量的数据，这里展示了我们后台在这个平台后面的数据量。我们有1000万个组学的数据，4000万个文献专利数据，还有130万个化合物、抗体数据、大分子数据，以及300万个科研经费支持的研发项目数据和34.2万个临床实验数据。

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这就是我们PandaOmics做靶点发现研究的界面，以克罗恩病为例，这是我们对克罗恩病找到的靶点，左边是一些靶点的信息，中间是以组学数据、文献专利为基础的评分，右边是针对这个靶点的信息，包括有没有小分子化合物，有没有大分子药物，及其安全性如何、吸引性如何，有没有晶体结构，目前有没有在临床试验阶段的药物，它属于哪个靶点。

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还是以克罗恩病为例，点进去后会展示跟疾病相关的信息，这里展示跟克罗恩病有关的组学数据，选一组进行靶点发现。然后用健康的人作为对比，系统运行后会呈现火山图，对比克罗恩病患者和健康人组学间的差异。同时可以看基因所影响的所有信号通路，比如这里有1800多条信号通路被这些基因所影响，可以对信号通路进行排序，同时可以看到每一个信号通路的一些基本信息。

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如果对一个特定的新药通路感兴趣，比如CDC 6，可以看到其上下游之间的关系，同时在下方找到跟新药通路相关的文献专利。把要做的组选完后，PandaOmics会帮你找新的靶点，这就会出现刚才跟大家介绍的界面。
我们最后找了一些结果，有组学数据、11个组学评分，同时我们有以文献专利为基础的评分，可以看到对每一个组学的评分都会有一定的介绍。这里找到的靶点的吸引力都不高，因为在设置时没有让它找新的靶点，想找新的靶点需要重新设置，把文献专利数据去掉，重新进行靶点搜寻工作。这样就可以找到全新的或者相对有吸引力的靶点。这就是PandaOmics帮助做靶点发现的过程。