【嘉勤點(diǎn)評】百度發(fā)明的藥物預(yù)測方案，能夠使得訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型的準(zhǔn)確性更高，且可以有效地提高訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型的訓(xùn)練效果，從而為實驗人員提供良好成藥分子的藥物信息設(shè)計方案。

近日，在首屆中國生物計算大會上，百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO，百圖生科創(chuàng)始人兼董事長李彥宏表示，生物計算是一個高度融合的學(xué)科，生物+計算的融合，會帶來巨大的突破和進(jìn)步。依靠生物計算引擎，能夠有效利用大量的生物數(shù)據(jù)，把藥物發(fā)現(xiàn)的“大海撈針”變成“按圖索驥”，為人類的生命健康謀福祉。

在實際的醫(yī)藥研發(fā)工作中，研究人員發(fā)現(xiàn)人類疾病的靶點(diǎn)通常是疾病發(fā)展中具有關(guān)鍵作用的蛋白質(zhì)，亦可以稱為蛋白質(zhì)靶點(diǎn)。根據(jù)這個特點(diǎn)，藥物通過和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的結(jié)合來使得對應(yīng)的蛋白質(zhì)喪失原有功能，從而實現(xiàn)疾病的抑制作用。因此，在新藥研發(fā)過程中，針對特定的蛋白質(zhì)靶點(diǎn)，需要快速搜索藥物的化合物空間，找到能夠和蛋白質(zhì)靶點(diǎn)進(jìn)行結(jié)合的化合物，進(jìn)而形成可以用于治療的藥物。

但是，傳統(tǒng)方法中通常由有經(jīng)驗的專家對蛋白質(zhì)靶點(diǎn)進(jìn)行研究和估計，并且嘗試設(shè)計可能的化合物，并對化合物與蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的親和度進(jìn)行估計和篩選。這種方式依賴于經(jīng)驗和運(yùn)氣，對于新藥的發(fā)現(xiàn)有較大的不確定性。

為了提高新藥的研發(fā)質(zhì)量和效率，百度在2021年1月5日申請了一項名為“藥物預(yù)測方法及模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)”的發(fā)明專利（申請?zhí)枺?02110007460.7），申請人為北京百度網(wǎng)訊科技有限公司。

根據(jù)該專利目前公開的相關(guān)資料，讓我們一起來看看這項方案吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的基于人工智能的用于藥物預(yù)測模型的訓(xùn)練方法，首先，系統(tǒng)獲取訓(xùn)練靶點(diǎn)的藥物數(shù)據(jù)集，再根據(jù)各個訓(xùn)練靶點(diǎn)的藥物數(shù)據(jù)集，對藥物預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練。藥物的預(yù)測模型包括有：特征處理模塊、編碼模塊和解碼模塊。

特征處理模塊可以把各個訓(xùn)練靶點(diǎn)的藥物數(shù)據(jù)集中的藥物的特征表達(dá)、藥物與其對應(yīng)的靶點(diǎn)的特征表達(dá)進(jìn)行特征拼接，得到綜合特征表達(dá)；再接著由編碼模塊對綜合特征表達(dá)進(jìn)行編碼處理，得到編碼后的特征表達(dá)；最后，在由解碼模塊解碼并輸出對應(yīng)的訓(xùn)練靶點(diǎn)的預(yù)測藥物的信息。

該專利中的方案在進(jìn)行訓(xùn)練時，不僅包括訓(xùn)練靶點(diǎn)的藥物的信息，還包括訓(xùn)練靶點(diǎn)與藥物的親和度，相比于傳統(tǒng)只使用各個靶點(diǎn)的藥物直接進(jìn)行訓(xùn)練的模型，這種基于人工智能模型的方式可以有效提高訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型的訓(xùn)練效果。

如上圖，為訓(xùn)練過程中藥物數(shù)據(jù)的生成方法，首先基于預(yù)設(shè)靶點(diǎn)對應(yīng)的藥物數(shù)據(jù)集，采用預(yù)先訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型，生成預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的預(yù)測藥物的信息。其次，基于預(yù)測藥物的信息和預(yù)設(shè)靶點(diǎn)，檢測預(yù)測藥物與預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的親和度，例如使用化學(xué)實驗，分子模擬，或者建立AI模型的方式，檢測預(yù)測藥物與對應(yīng)的訓(xùn)練靶點(diǎn)的親和度。

最后，基于預(yù)測藥物的信息以及預(yù)測藥物的信息與預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的親和度，更新預(yù)設(shè)靶點(diǎn)對應(yīng)的藥物數(shù)據(jù)集。這種藥物數(shù)據(jù)的生成方法由系統(tǒng)中的藥物數(shù)據(jù)生成裝置來執(zhí)行，在生成裝置中，可以實現(xiàn)生成預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的藥物信息，并更新對應(yīng)預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的藥物數(shù)據(jù)集。

以上就是百度發(fā)明的藥物預(yù)測方案，該方案能夠使得訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型的準(zhǔn)確性更高，且可以有效地提高訓(xùn)練的藥物預(yù)測模型的訓(xùn)練效果。基于訓(xùn)練得到的藥物預(yù)測模型，即可完成預(yù)設(shè)靶點(diǎn)的預(yù)測藥物的信息預(yù)測，且可為實驗人員提供良好成藥分子的藥物信息設(shè)計方案。

（holly）

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