中科院上海药物所和华为云联合发布AI大规模药物筛选服务,提升10倍筛药效率

HWCloudAI 发表于 2021/05/06 16:20:21 2021/05/06
【摘要】 近日,在华为开发者大会(Cloud)的人工智能全场景创新与实践峰会上,中科院上海药物所郑明月研究员发表了题为《新冠疫情分秒必争,AI提升10倍筛药效率》的演讲,重点介绍了当前药物筛选面临的挑战和关键问题、AI药物研发领域的最新进展,并与华为云联合发布AI大规模药物虚拟筛选云服务,展示了“云+ AI”端到端赋能药物筛选的全流程。  上海药物所联合华为云发布AI药物筛选服务 药物研发是一个漫长的...

近日,在华为开发者大会(Cloud)的人工智能全场景创新与实践峰会上,中科院上海药物所郑明月研究员发表了题为《新冠疫情分秒必争,AI提升10倍筛药效率》的演讲,重点介绍了当前药物筛选面临的挑战和关键问题、AI药物研发领域的最新进展,并与华为云联合发布AI大规模药物虚拟筛选云服务,展示了“云+ AI”端到端赋能药物筛选的全流程。

 


上海药物所联合华为云发布AI药物筛选服务

 

药物研发是一个漫长的过程,传统的药物研发需要投入大量的研发人员,花费十到十五年的时间,以及数十亿美元的研发经费。演讲中,郑明月研究员介绍到,近年来药物研发领域的技术变革,得益于冷冻电镜、DNA编码化合物库、各种组学技术等新技术的发展。药物研发领域产生了海量数据,而AI技术可以更深入地挖掘这些数据,所以ITBT的融合可能成为新药研发新的范式。譬如,在2020年新冠疫情爆发初期,上海药物所蒋华良院士和上海科技大学、武汉病毒所成立联合攻关团队,在短短十几天的时间解析出全球首个高分辨率Mpro蛋白结构,并在第一时间发布,极大促进了抗病毒药物的研发工作,相关成果发表于NatureScience杂志。

基于华为云医疗智能体EIHealth,郑明月研究员与华为云团队开展了多个AI药物研发合作项目,如从一级序列预测蛋白质结构的iPhord算法1用于药物靶点早期研究,药物重定位AI预测算法2,使用多组学自动建模工具AutoOmics快速发现生物标志物3,用个性化联邦学习整合算法FedAMP4实现药企数据高效安全整合等。

 

郑明月研究员介绍华为云医疗智能体EIHealth

 

最后,郑明月研究员发布了联合华为云团队开发的大规模药物虚拟筛选云服务。利用华为云端万核超大算力,可实现十倍的药物筛选效率提升;服务内置原创的iFitDock算法5,可同时实现刚性和柔性对接,真实反映蛋白质的生理状态和功能;服务内提供亿级规模、最大的人工可合成药物库DrugSpaceX药物筛选库6,可追溯反应路径,快速实现药物生成。该服务能够为医药企业、科研单位提供更好的服务,助力新药研发。

 


中科院药物所联合华为云发布大规模药物虚拟筛选云服务

 

华为云医疗智能体EIHealth基于华为云AI昇腾集群服务、华为云一站式AI开发平台ModelArts的强大AI能力,集成了医药领域众多算法、工具、AI模型和自动化流水线,目标是打造一个全栈、开放、专业的医疗行业企业级AI研发平台。 更多信息请访问https://www.huaweicloud.com/product/eihealth.html

 

参考文献

  1. https://www.predictioncenter.org/casp14/doc/CASP14_Abstracts.pdf.
  2. Liu, D. et al. AutoGenome: An AutoML Tool for Genomic Research. bioRxiv 842526 (2019) doi:10.1101/842526.
  3. Xu, C. et al. AutoOmics: An AutoML Tool for Multi-Omics Research. bioRxiv 2020.04.02.021345 (2020) doi:10.1101/2020.04.02.021345.
  4. Huang, Y. et al. Personalized Cross-Silo Federated Learning on Non-IID Data. arXiv:2007.03797 [cs, stat] (2021).
  5. Bai, F., Morcos, F., Cheng, R. R., Jiang, H. & Onuchic, J. N. Elucidating the druggable interface of protein−protein interactions using fragment docking and coevolutionary analysis. Proc Natl Acad Sci USA 201615932 (2016) doi:10.1073/pnas.1615932113.
  6. Yang, T. et al. DrugSpaceX: a large screenable and synthetically tractable database extending drug space. Nucleic Acids Research 49, D1170–D1178 (2021).
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