0 Z# i& Q6 \/ m, C p6 N: A 2017年8月10日——人工智能机器人正在加速为ALS或运动神经元病（MND）寻找新的药物。
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该病也被称为卢伽雷氏症，攻击并杀死控制肌肉的神经细胞，导致患者无力、瘫痪，最终呼吸衰竭。
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美国食品与药物管理局（FDA）分别在1995年和今年批准了两种药物以延缓ALS的发展。该病目前无法治愈，全球每年约有14万新诊断病例。著名宇宙学家史蒂芬·霍金也遭受该病折磨。
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“许多医生认为这是医学上最严重的疾病，未满足的医疗需求是巨大的，” 谢菲尔德转化神经科学研究所（SITraN）Richard Mead博士说道，他发现人工智能（AI）已经在加速他的工作。
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这样的机器人——通过强大计算机运行的复杂软件——就像不知疲倦和无偏见的超级研究人员一样工作。它们以远超人类可能性的高速度分析巨大的化学、生物和医学数据库，以及大量的科学论文，提出新的生物靶点和潜在药物。
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Mead目前正在评估临床试验计划，目标是在12月的一次医学会议上介绍这项工作。
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他和他在英格兰北部的团队并不是唯一意识到AI能够阐明ALS复杂性的群体。
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Mead相信，由于该病基因信息的迅速扩展，以及评估候选药物的良好试管和动物模型的存在，运用AI和机器学习来进行ALS研究的时机已经成熟。
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如果这项研究能够继续提供新的药物，将标志着AI在药物研发方面取得重大胜利，可能增强一批专注于该技术的初创公司的前景。
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这些公司基于这样的前提：虽然AI机器人不会取代科学家和临床医生，但它们应该能够比传统方法快几倍地找到药物，从而节约时间和金钱。
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该领域的其他公司包括苏格兰的Exscientia公司和美国的Berg、 Numerate、TwoXAR、Atomwise以及InSilico Medicine公司。InSilico Medicine公司最近推出了一个专门针对ALS的药物发现平台。
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“我们正在努力找到能给予我们疾病新靶点的关系，” Benevolent公司制药业务负责人Jackie Hunter说道。
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“我们能够更动态地做更多的事，并对信息告诉我们的内容做出真正的反应。”
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AI能够以无偏见的方式筛查数据并产生假设。
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Hunter认为，传统的药物发现仍然是一种 “碰巧” 事件，由于缺乏疗效，中后期临床试验50%的失败率是不可持续的，这迫使人们转向AI。
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葛兰素史克、赛诺菲和默克等大型制药公司正通过与初创企业进行交易，来探索AI的潜力。
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考虑到本世纪初 “高通量筛选” 的失败，他们整体比较谨慎。不过，AI的学习能力意味着这次的情况可能有所不同。
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制药商和初创企业并不是唯一追求这一价值的公司。包括微软、IBM和谷歌Alphabet在内的科技巨头们也在建立生命科学部门，以探索药物研发。
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对于Hunter而言，今天尝试为ALS和其他疑难病寻找新药，标志着AI未来的一个重要测试平台。AI目前已经在自动驾驶汽车等高科技领域得到应用。
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“我们的目标是表明我们可以在一个非常困难和复杂的领域实现价值。我相信，如果你能在药物发现和开发中做到这一点，你就能在任何地方展示AI的力量。”
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发表于 2017-8-22 23:22:57
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