人工智能加速藥物研發進程9家藥企抓住商機
計算藥物發現 (computational drug discovery) 是人工智能世界中的一個新興領域。這一領域利用人工智能對大量數據進行分析，了解藥物性質，從而加速藥物研發的進程。而隨著這一領域的日益興起，越來越多的藥企開始利用人工智能進行藥物研發。以下盤點了利用人工智能進行藥物研發的領先初創公司。 1. BenevolentAI，倫敦，英國 BenevolentAI是初創公司中的一只“獨角獸”，已經融資超過1億美元，是歐洲最大的AI初創公司，在全世界排名前五。在科學研究飛速發展的今天，每30秒就會有一篇生命科學論文發表。除此以外，還有大量的專利、臨床試驗結果等海量信息散布在世界的各個地方。對于藥物研發工作者來說，他們沒有時間和精力來關注所有的新信息。BenevolentAI的技術平臺應用人工智能技術，從這些散亂無章的海量信息中提取出能夠推動藥物研發的知識，提出新的可以被驗證的假說，從而加速藥物研發的過程。自從20......閱讀全文
人工智能助力藥物研發
人工智能工具能幫助科學家規劃多步驟化學反應。 圖片來源：Roger Mayne Archive/Mary Evans Picture Library 化學家有了新的實驗室助手：人工智能（AI）。研究人員開發出一種深度學習計算機程序。其可產生創建諸如藥物化合物等小型有機分子所需的反應序列
藥物研發新手段：谷歌用大數據搞淬煉
全球搜索引擎巨頭谷歌已經大舉進軍醫療領域，構建健康數據平臺，著重提高了醫療資訊在搜索結果頁面的地位。誠然如我們所見，在健康醫療這方面，谷歌著實下了不少工夫，從在搜索中回答與健康相關的問題，到給開發者提供健身數據平臺，谷歌在我們的日常健康中扮演的角色越來越重要。這家互聯網大腕如今也在努力進行藥物的
人工智能將成藥物研發關鍵工具
“AI（人工智能）技術應用于藥物研發已經引起研究院所和制藥行業高度重視，AI開始賦能藥物研發的靶標發現和確證、藥物先導化合物的發現和優化、藥物藥代和毒性評價等各個階段，將成為未來藥物研發的關鍵核心技術之一。”7月12日，中國科學院院士、中國科學院上海藥物研究所研究員蔣華良在2022《理解未來》科
人工智能助力藥物研發，DDDC團隊獲冠軍
藥物研發需要化學、生物、藥理、毒理、臨床等多學科的協作和多領域知識的綜合運用。通常，一個藥物的研發數據多達數千至數萬頁，而且這些海量的原始數據是以各種各樣的形式散落在不同的地方，如文獻、專利、網頁、圖片、紙質印刷物等等。如何在海量研發原始數據中快速獲取真正有參考價值的“有效數據”是藥物研發人員所
人工智能技術有望提升藥物研發效率
英國研究人員１８日說，他們開發出一種由人工智能驅動的機器人系統，能高效發現新的化學反應和分子。這項技術未來有望用于藥物研發，從而達到縮短研發流程、降低成本的目的。圖片來來源于網絡 格拉斯哥大學研究人員在新一期英國《自然》雜志上報告說，他們選取了１８種不同化學物質組合出的大約１０００種化學反應，
《先進科學》：人工智能或改變藥物研發游戲規則
人工智能算法可用于專門設計與天然物質具有相同效果、但結構更簡單的活性成分。在快速設計、制造、測試、分析循環中，將自動化、基于規則的分子構建與機器學習和實驗驗證很好地結合在一起。 近日，瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETH）的科學家在《先進科學》雜志上發表文章，介紹了如何借助人工智能（AI）開發基于
科學家熱議：當人工智能遇上藥物研發
7月12日，2022《理解未來》科學講座02期——“AI+分子模擬與藥物研發”在線開講，未來論壇理事、北京大學李兆基講席教授謝曉亮擔任主持。 在主題演講環節，中國科學院院士、中國科學院上海藥物研究所研究員蔣華良介紹了國際創新藥研發的進展與趨勢，結合自己團隊的研究案例展示了AI技術在新藥研發中的應
人工智能加速藥物研發進程 9家藥企抓住商機
計算藥物發現 (computational drug discovery) 是人工智能世界中的一個新興領域。這一領域利用人工智能對大量數據進行分析，了解藥物性質，從而加速藥物研發的進程。而隨著這一領域的日益興起，越來越多的藥企開始利用人工智能進行藥物研發。以下盤點了利用人工智能進行藥物研發的領先
癌癥檢測新手段
一項新的研究表明，一種針對不具有EGFR突變的非小細胞癌（NSCLC）患者，為他們提供預后信息的血液檢測，能夠降低癌癥晚期的診療成本，并提高NSCLC患者的生存率，改善他們的生活質量。VeriStrat多肽組質譜檢測(由美國Biodesix公司研發)，用于幫助臨床醫生對不具有EGFR突變的晚期NSC
中科院專家研發出水稻全根系無損檢測新手段
中科院合肥物質研究院技術生物所和強磁場科學中心共同合作，在世界上首次利用造影劑加磁共振成像技術實現水稻全根系無損檢測，為植物根系全生長周期研究提供了一種重要的新方法。 根系在植物生長發育中具有重要作用，但由于根系生長在不透明的土壤中，缺乏快速、準確、無損的原位觀測方法，影響了對植物根系的深入研