据雷锋网4月7日报导，近日，总部位于英国牛津的Exscientia公司表示，该公司已经交付了第一种通过人工智能与葛兰素史克(GlaxoSmithKline,GSK)合作发现的候选药物，这是一种治疗慢性阻塞性肺病(COPD)的潜在疗法。

（图片来源：雷锋网）

Exscientia成立于2012年，是一家利用AI进行药物研发的初创公司。今年1月，Exscientia宣布已经完成了2600万美元的B轮融资。

据雷锋网消息，葛兰素史克与Exscientia的合作关系可追溯至2017年7月。当时的合作细节表明，Exscientia需要为葛兰素史克感兴趣的10个疾病靶点开发创新小分子药物，如果Exscientia 达到所有约定的目标，总计将从葛兰素史克获得3300万英镑的资金。

该公司表示，这款药物是通过其基于AI的Centaur Chemist自动化药物发现平台开发的。据此前药明康德的报道显示，这个平台同时利用大数据和机器学习方法，能够根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并且根据药效、选择性、ADME和其它要求对化合物进行筛选。

筛选出来的最佳候选化合物会被合成并且进行实验检测，然后实验数据会被反馈到AI系统中用于改善下一轮化合物的选择。这一AI主导的快速药物设计、合成、检测循环能够大幅度提高药物开发效率。

Exscientia以往与客户合作的药物开发结果显示，AI主导的药物研发平台发现候选化合物所需的时间和成本大约是传统研发手段的四分之一。

“我们的AI平台和方法在过去几年中取得了显着进步，并通过我们制药合作伙伴的实际项目不断完善和优化，”Exscientia首席研究官Andy Bell在一份声明中说。“随着生产力的改进，我们相信Centaur Chemist证明了自己是行业领先的AI药物发现平台，实现远优于传统发现技术的历史成果。”

近年来，人工智能和机器学习在药物研发中的探索引起了制药商的极大兴趣，尽管它仍然处于起步阶段，可能需要一段时间才能将两个领域的整合完全纳入主流。

但是，许多大大小小的公司一直在探索AI / ML开发新药的想法，特别是因为它有可能加速药物开发过程，甚至发现传统方法可能错过的新的可用药靶点。例如，AI / ML结合冷冻电子显微镜可以让研究人员正确地推断出分子的三维结构，然后在原子水平上以传统X射线晶体学无法做到的方式绘制它们。

据雷锋网消息，今年1月，大型合同研究机构Charles River Labs和Atomwise宣布结成伙伴关系，在药物研发领域提供人工智能服务。瑞士制药商诺华公司和芯片制造商英特尔去年6月宣布了合作伙伴关系，双方正在使用人工智能将显微镜图像分析所需的时间从11小时减少到31分钟。

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编辑：梁根荣

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