人工智能|六个月找出新药分子，AI比人强在哪里？( 四 )

除了PandaOmics外，我们另一款AI平台是Chemistry 42，是一个小分子化合物生成平台。它最大的优势是在中间有一个生成对抗模型，包括30多个生成算法。同时在生成之前，可以做很多设置，比如成药性、结构吸引性或者合成的可及性。设置好后，电脑会自动生成针对这些靶点的小分子化合物。当小分子化合物生成后，可以用传统CADD的方式进行排序，成功选择一些小分子化合物进行合成和测试。

文章插图

下面我想用另一个小视频来介绍Chemistry 42是如何生成小分子化合物的。我想用一个靶点，这个靶点比较热门，它跟AMG510有共同结构，对我们来讲更容易比较生成的化合物和AMG510的区别。
这是我们的界面，首先设置文件名，同时把数据上传，选好后会出现共晶结构，如果把蛋白结构去掉就是AMG510的小分子结构。可以点药效团自动识别，这里识别了5个药效团。下一步可以做一些设置，因为这个物质需要共价结合的头端，可以选上共价结合的头端，这样得到的化合物都是有共价结合的药效团，从而可以设置分子量等参数。
这是我们的30多个生成模型，一般运行72个小时，可以产生出比较优质的小分子化合物。点进去每个小分子化合物，可以看到它的结构，可以跟AMG 510进行对比，可以看出它占据的空间是比较相像的，同时跟AMG 510化合物本身区别还是非常大的。Chemistry 42人工智能平台能帮助你产生真正全新的小分子化合物。在这里有很多排序，可以找到跟蛋白的结合口袋最匹配的一个小分子，可以看到跟AMG 510占据的口袋比较相像，整体三维结构是比较相似的。在此，由于时间关系，我不把化合物一一跟大家介绍。
英矽智能的商业模式有两种：一是用AI作为工具，我们有软件外授权使用，也可以跟公司进行合作。另一个是我们利用人工智能的平台做一些内部管线，这些管线到一定阶段会转让和授权出去。目前我们利用强大的人工智能平台，包括生成生物学和生成化学，我们跟很多制药公司，包括国内外大药企进行全方位的合作，包括靶点的发现合作和化合物生成合作以及软件授权业务。

文章插图

总的来说，我们AI平台可以做很多事情，比如用PandaOmics，它擅长的事情是找到细胞靶点，或者针对已知的靶点进行老药新用；用Chemistry 42可以做“快跟”项目，主要解决选择性和耐药性问题，以及针对一些全新的靶点可以产生全新的先导化合物，我们现在也试图把Chemistry 42用到蛋白降解疗法上。

文章插图

文章插图

最后再介绍一个例子，是我们做“快跟”的一个项目是DDR1靶点，这是与药明康德合作的药物发现挑战，看最快多长时间找到合适的小分子化合物。接到这个任务后我们花7天时间生成数据，12天生成模型，生成了3万个化合物，通过一些过滤方式，过滤到40个化合物。药明康德从中选择6个化合物进行合成测试，最后2个化合物的活性在10nM以上。整个过程只花了46天时间，这是创记录的高效过程，该结果发表在2019年的Nature biotechnology上。

文章插图

在英矽智能，我们不光有AI算法，还有非常强大的生物医药研发团队，希望把AI和DD结合起来，就是我们所说的AIDD。这是我今天想跟大家分享的所有内容，谢谢大家！