人工智能30天內開發出治療肝癌藥物？中國的研究生們早就見識過了

  加拿大多倫多大學的研究人員與Insilico Medicine合作，利用名為Pharma的人工智能（AI）藥物發現平臺，在30天內就開發出肝細胞癌（HCC）的潛在治療藥物，而且只合成了7種成分。

  也就是說，研究人員僅僅使用人工智能，就能開發出治療癌細胞的藥物了。

  而這還不是什么新鮮事物。早在2021年，我國的華為杯全國研究生數學建模競賽D題就是要求用AI模型參與抗乳腺癌藥物的制備過程。

  在那一年的D題中，參賽者被要求用AI工具，通過給出的化合物數據，找出和乳腺癌細胞的雌激素受體α亞型的生物活性最相關的20個化合物特性。而后還要通過計算出以往的化合物屬性數據與化合物的藥代動力學性質數據，預測出一些未知化合物的藥代動力學性質數據。最后，參賽者還要自創AI算法，通過題目給出的數據，找出既有良好藥代動力學性質、又能有效抑制乳腺癌受體的化合物作為抗乳腺癌的候選藥物。

  也就是說，廣大中國研究生們通過利用AI模型，僅僅對藥物數據進行一定的處理和計算，而不用完成海量的化學實驗，就能讓AI找出化合物的各種性質與它們的醫用效果之間的數學關系，從而初步找出最有效的抗乳腺癌藥物。

  雖說目前的AI模型還不能達到絕對準確的預測效果，但是它的潛力是非常強勁的。AI模型可以很快地幫助醫藥研究人員篩選出最有可能滿足要求的化合物，而醫藥人員要做的只是把這些被篩選出來的化合物通過化學實驗來驗證它們是否有效。這無疑會大大加快藥物的研發進度，研究人員不再需要對成百上千例化合物進行挨個實驗篩查，只需通過實驗最終確認AI篩選出的幾例藥物是否是可行的。

  更何況當訓練樣本足夠時，一些AI模型將呈現出近乎完美的預測效果。比如經典的XGBOOST和它的升級版LightGBM，一萬例左右的訓練樣本就足以讓它們達到99%以上的準確率。

  類似的還有上一屆華為杯數模競賽。參賽者們也是利用各種AI模型，通過對給出的錫林郭勒的經濟、氣候、環境等大量數據進行處理和計算，找出最能平衡環保與經濟的放牧策略。

  這才是AI真正影響世界的地方。它悄無聲息地改變了很多行業的運行規則。

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