GenAI傳統上與理解和生成人類語言有關，然而，其潛力遠遠超出這一領域，涵蓋了生物和化學的復雜語言。例如，人類DNA可以被看作是一個由30億個字母組成的獨特語言。同樣，作為生命構建塊的蛋白質有自己的由20種氨基酸組成的字母表。化學物質使用簡化分子輸入行表示法（SMILES）來定義它們的結構。
GenAI可以解釋這些語言，幫助發現和開發新的藥物療法。通過將LLM類型的方法應用于這些生物和化學語言，AI模型可以發現以前無法觀察到的見解，加快藥物研發過程并顯著降低成本。鑒于新藥療法的高失敗率——只有10%在臨床試驗中成功——任何提高效率并減少時間和成本的技術都是非常有價值的。
在每個階段增加價值
GenAI可以應用于藥物研發的各個階段：
1. 目標識別：第一階段涉及識別要治療的疾病或狀況。GenAI可以分析基因組數據，了解引起疾病的基因或其他潛在的生物過程，這有助于確定新藥開發的確切目標。
2. 先導化合物生成：第二階段是生成潛在的先導化合物——可能針對已識別疾病的化學物質或蛋白質。由于可能的化學物質（超過10^60）和蛋白質（超過10^160）的數量龐大，這是一項艱巨的任務。GenAI可以篩選這些可能性并生成具有所需特性的新的化合物，創建眾多可供探索的先導化合物。
3. 優化：在第三階段，潛在的藥物候選物需要進行有效性測試。GenAI可以協助這一大規模篩選過程。例如，NVIDIA與Recursion Pharmaceuticals的合作展示了在一周內篩選超過2.8千萬億小分子-靶點對的能力——這項任務采用傳統方法需要10萬年。
GenAI使制藥公司能夠以前所未有的規模、速度和準確性探索潛在的新藥，加快進入臨床試驗的進程。
AI在藥物開發中的案例研究
多家公司正在利用GenAI進行藥物研發。一個顯著的例子是Insilico Medicine，該公司使用AI開發了一種針對特發性肺纖維化的藥物，這是一種導致肺功能逐漸衰退的罕見疾病。傳統上，這個過程需要六年時間，花費超過4億美元。通過GenAI，Insilico將成本減少到十分之一，時間縮短到兩年半。
Insilico的AI在藥物發現過程的每個步驟中都有應用：識別目標分子，生成新的藥物候選物，并預測臨床試驗結果。他們的成功還包括開發出對所有變種有效的AI生成的新冠肺炎藥物，并啟動了超過30個針對各種疾病（包括癌癥）的其他項目。
藥物開發的未來
GenAI對藥物研發的影響是變革性的。它承諾以更低的成本更快地治愈多種疾病。隨著AI解碼復雜的生物和化學語言的能力，我們可以預見一個新藥開發更快、更高效、更成功的未來。GenAI不僅是技術進步，更是醫療領域的游戲規則改變者，承諾為全球患者帶來更好的結果，并在開發未來藥物方面發揮關鍵作用。
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