鹅厂AI新突破，让新药研发更快！

每一款新药的背后，都是成千上万次的分子设计实验。

好在，从层层海选到决出冠军，鹅厂AI可以帮上忙，而且“眼光”又快又准。

今天，给大家介绍一位“AI化学家”——腾讯AI Lab云深平台与成都先导药物开发股份有限公司合作完成的骨架跃迁分子生成算法（GraphGMVAE）。

它是业内首个经实验验证的同类算法，能高效并准确地寻找有潜力成为新药的活性分子。

骨架跃迁技术

新药研发中分子设计的常用策略。如果我们已知一个分子有活性，就尝试把它的核心结构（骨架）替换成别的，看看能不能“超级变变变”，变出个新的活性分子。

世界顶级学术期刊Nature称，新药研发平均要耗时10年时间，耗费26亿美元。这中间重要的一环就是分子设计。

传统骨架跃迁方法需要合成几十个、甚至上百个分子，才能得到一个活性不错的分子，周期长、费用高、成功率低。而我们的骨架跃迁分子生成算法最少只设计合成了7个分子，就能完成同样效果的“海选”。

这是因为，我们的“AI化学家”在骨架提取方面结合了人工规则，更接近人类化学家的角色。它可以突破现有骨架库的大小规模，根据学到的化学定义探索广阔的分子空间，生成更多新颖的骨架。

该研究结果发表于最新一期美国化学学会杂志ACS Omega上。我们期待，它可以为药物化学专家设计分子时提供更多启发，降本增效。

未来，该算法将应用于腾讯云深平台助力新药研发，结合平台ADMET 预测工具优化先导化合物，使新生成的分子既保持生物活性，还能满足特定的药代动力学性质。

同时，它还将尝试改造复杂天然产物的结构，寻找化学上更易合成、生物活性和性质更优的苗头化合物。

腾讯于2017年开始“AI+医疗”探索，依托腾讯AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的技术优势，不断拓展和深化研究与应用，涵盖影像筛查、病理诊断、药物研发多个领域。

2020年11月，腾讯自研的提升蛋白质结构预测精度的新方法层登上Nature子刊，还曾与合作伙伴合作研发中国首款获批进入临床应用的智能显微镜，与钟南山团队联合发布新冠危重症预测模型等。

在产业方面，腾讯与安必平、迈瑞等厂家进行了深入合作，推进AI在显微领域等广泛应用。

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