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日本超级电脑帮助对抗COVID-19 找出7种有效药物

日本AI研发有效抗疫药品并证实效果。图为研发单位提供的病毒分子结构(紫)与药物成分(黄)示意图,因涉及专利而与实际成分不同。Preferred Networks

日本的AI应用研究又有新进展,日本AI企业PFN(Preferred Networks)与京都药科大学(Kyoto Pharmaceutical University)的合作研究,以AI找出能有效治疗COVID-19(新冠肺炎)的药物,在2021年9月6日宣布,已确认提案的13种中有7种具明确疗效,可望有效因应病毒的快速演化。

根据PFN公布数据,2003年的SARS与现在的COVID-19及相关变异种等多种冠状病毒,都需以一种主要蛋白酶(protease)、3C-like蛋白酶(3CLpro)为复制的主要介质,而冠状病毒的3CLpro与人类的蛋白酶不具同源性(Homology),让3CLpro相关成分被视为冠状病毒最佳标靶药物。

而且,虽然各种冠状病毒组成都需要这种3CLpro,但每个变种都有些差异,因此对3CLpro的相关成分组成研究,也有助於预测及对抗各变种,避免现在疫苗追着变种跑的问题重演。

至於利用3CLpro治病的方式,就是让分子结构与病毒结构类似的相异3CLpro混入病毒复制过程,让病毒变成无法繁殖、无害、甚至无法存在的新成分,同时确保这种成分不会影响人类正常生化反应。

传统靠文献查找与实验的做法,要找出可能有效的成分通常要2年,然後制成并投入实验的耗时也是以年为单位,这还只是找出一种药;现在PFN能在一年内提案13种有高度疗效的物质,并由京都药科大学完成其中7种制作与实验,效率提高好几倍。

而且有多种选择,不仅可实验不同成分对不同变种的相对功效,甚至还能预测哪种变种可能用哪种药的效果会更好。

这次快速找出7种有效药物,PFN的超级电脑MN-2与AI无疑是大功臣,不过日本经济新闻(Nikkei)转述PFN执行董事小林启之的说法,京都药科大学与专业药厂的功劳不可抹煞。

小林启之表示,过去的AI药物研究,计算出的产物在实际实验中表现常不佳,这次居然有一半以上明确可用,让其对专业药师的水准感到惊叹。毕竟实际的高分子药品制造有很多诀窍,材料研发AI学习数据仍有限,需要专业药厂的知识。


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