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智化科技創始人夏寧博士丨大數據和人工智能規劃合成路線


發布時間:2021-10-14 藥融圈
化學是一門以實驗為基礎的學科,在化學合成領域,由于不同反應條件下變數無窮,至今大多數研究人員設計化學合成路線還是依靠手工,化學合成更像一種“勞動密集型”工作,這在藥物分子合成領域尤其突出。而當下,人工智能已經逐漸滲透我們的生活,基于大數據與人工智能的計算機程序,在輔助研究人員進行化學合成路線設計方面開始展現出巨大的潛力。


由藥融圈于2021年9月29日-30日在蘇州召開的“第三屆中國國際生物&化學制藥產業大會”有幸邀請到武漢智化科技有限公司創始人夏寧博士,就“大數據和人工智能規劃合成路線——塑造化學的未來”為主題進行了分享。

 

 

“大數據和人工智能規劃合成路線,最終目的是改變當前化學合成的方式。”夏寧博士如是說。

 

AI在新藥研發中有許多應用場景,在分子設計、分子合成、老藥新用、藥物篩選等過程中顯示出了強大的潛力。其中,在合成階段,化學家們進行了多方面的研究,如生產率的預測、合成路線的預測、對反應機理的判斷、設計合成路線等。AI在其中的主要應用之一就是模擬人的思維方式去設計一條可行的合成路線。

 

夏寧博士表示,化學合成是臨床前研發的痛點,成本高、成功率低,化學家的合成能力非常有限、通量低,耗費了大量時間,合成分子成為了新藥臨床前研發的主要限速步驟。因此為了加快藥物設計反饋的循環,如能將合成的速度進一步加快,則能促進整個流程的快速推進,同時提高新藥開發的成功率。早在20世紀60年代末,有機合成大師E.J.Corey教授就提出逆合成理論,設計出最早的計算機輔助逆合成系統,但由于當時的條件限制,尤其是缺乏成熟的化學數據庫,因此未獲成功。但自那時起,科學家在這一領域的工作就從未停止,不過到目前為止,化學合成在大多數情況下還是依賴于人工的設計,逆合成路線設計長期以來仍然依賴專家經驗。

 

半個世紀以來計算機設計合成路線曾被認為是不可能完成的任務,因為化學的規則不同于數學、物理,而僅是真實情況的粗略擬合,化學是一門實驗科學決定了路線設計必然需要基于數據。但早期化學文獻的數字化并未實現,而有了大量反應數據的數字化,才有可能實現智能化。AI逆合成過程需要考慮的主要難點有預測速度、反應可行性、路線多樣性、立體選擇性、官能團兼容性,許多復雜的流程夾雜在一起,如果單純用數據來體現,并不容易。而近幾年,機器學習、深度學習在化學合成、藥物化學等領域不斷取得進展,在化學合成的數字化進程中邁出關鍵一步。

 

目前,計算機輔助合成路線設計軟件的算法有三種不同的策略:完全數據驅動、基于手寫規則,以及數據驅動輔以化學知識。完全數據驅動的深度學習算法能夠自動提取反應規則,加上深度神經網絡的學習,具有自動化程度高、易更新數據的優點,但易受到化學反應數據分布不均的影響、可解釋性差、算法模型較難提升;基于手寫規則的專家編寫規則+規則下的樹搜索準確度和可解釋性較好、路線可行性較高,但工作量大、人力成本高,但專家自身經驗有時會限制規則,且難以利用新數據。

 

相比之下,數據驅動輔以化學知識的技術特點是將復雜的合成問題根據化學專業知識分解為多個相對獨立的機器學習問題,對分解后的問題基于數據建立不同的模型。保留了機器學習的優勢,能自動學習。同時,化學知識的引入,解決某些反應類型數據不足的問題,還可結合企業內部數據,高效利用,可解釋性好,評價標準明確,能持續不斷提升優化。這種AI逆合成策略在藥物研發過程中,可重塑化學合成和藥物研發的流程,提供新的具備可行性的合成路線,對于具有臨床潛力的分子快速進行路線設計,使藥物化學家可以盡快拿到分子,進行后續生物活性檢測;加快綠色化學路線的開發,優化反應條件,尋找更短、更綠色、成本更低的合成路線;與AI藥物設計,藥物活性評價整合,生成分子庫,再做虛擬篩選,加速整體制藥流程;與自動化合成整合,提升實驗室合成效率。

 

展望未來,AI逆合成技術將持續進行優化,提供更可行的新路線、為復雜分子預測路線、優化工藝合成路線;充分利用現有數據和新的真實數據,以反饋優化算法,形成數據閉環,預測更優路線。同時,與其他AI制藥模塊形成聯動,提高新藥研發的整體效率;最終希望能在AI逆合成層面達到甚至超過人類化學家的研發能力,并且以軟件指導硬件,融合機器人技術,實現化學合成和藥物研發的自動化、高速化、智能化。

 

夏博士表示:“在以前,化學常常是一個不被看好的行業,投入多,回報少。希望在未來,AI能夠解放化學家的雙手,化學家們能像IT工程師一樣,坐在電腦前,‘畫’著分子,就能得到相應的回報。到那時化學將會變得更加有價值、有未來。”

 

 

 

夏寧博士

 
 
 

武漢智化科技有限公司創始人,同濟大學化學系畢業后進入法國化學排名第二的精英學校留學。法國科學院有機化學博士,導師為現法國化學會主席。IT與化學雙重背景。國家優秀自費留學生獎學金獲得者。曾在德國拜爾制藥公司,法國巴黎歐萊雅公司的研發部門工作,2009年在法國斯特拉斯堡參與創立eNovalys公司并任CTO,2016年回國加入上海網化化工科技有限公司任產品信息總監。2018年創立武漢智化科技有限公司,自主研發了基于數據的化合物AI逆合成路線設計系統。

 

武漢智化科技有限公司

 
 
 

武漢智化科技是一家以大數據AI驅動的科技公司,致力于用人工智能和化學大數據解決新藥研發臨床前的化學合成問題,以提高藥企新藥研發的效率。武漢智化科技創始團隊在化學信息學領域深耕十余年,有著豐富的研發經驗,并積累了大量化學化工的專業數據,是國內從事AI賦能新藥化學合成細分領域的先行者。

 



 

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