华为云发布盘古药物分子大模型,AI引领药物研发指日可待

一款创新药从研发到上市,平均成本超过10亿美元、研发周期大于10年——这是医药界公认的“双10定律”。同时,药物结构设计强烈依赖专家经验、新药筛选失败率高,如何通过大数据、人工智能等科学技术加速新药研发进程、平衡研发投入与成果产出之间的关系,成为了医药公司在数字化改革道路上的重点之一。

今天,在主题为“深耕数字化”的华为全联接2021上,华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发表“深耕数字化,一切皆服务”主题演讲,并重磅发布了华为云盘古药物分子大模型。随着该大模型的发布,“AI+新药研发”或将突破传统制药场景的限制,帮助医药行业开启药物研发新模式。

华为云发布盘古药物分子大模型,AI引领药物研发指日可待
华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发布华为云盘古药物分子大模型

华为云发布盘古药物分子大模型 赋能药物研发步入快车道

华为云盘古药物分子大模型由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成,是华为云今年4月发布的盘古系列预训练大模型的新成员,专门面向药物研发领域,旨在帮助医药公司提升AI辅助药物研发的效率。

在深度学习能力上,华为云盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,展现了“学霸级的脑容量”;在药物生成方面,实现了对小分子化合物的独特信息的深度表征、对靶点蛋白质的计算与匹配,以及对新分子生化属性的预测,从而高效生成药物新分子,让医药公司搭乘AI辅助药物研发的“快车”;在药物优化方面,实现了对筛选后的先导药进行定向优化,实现“精准施策”。简而言之,华为云盘古药物分子大模型实现了一个大模型赋能药物发现全链条任务。

AI+新药研发 华为云盘古药物分子大模型展现硬核能力

在AI与药物研发相结合的过程中,华为云盘古药物分子大模型展现了以下四大技术和创新能力:

提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构

参考化学领域的化合物分子表达形式及转换方式,华为云盘古药物分子大模型首次采用“图-序列不对称条件变分自编码器”架构,可以自动找出化合物关键的分子特征指纹,极大地提升了下游任务的准确性。

进行了超大规模化合物表征模型的训

华为云盘古药物分子大模型对市面上真实存在的17亿个药物分子的化学结构进行预训练,在化学无监督学习模式下,实现结构重构率、合法性、唯一性等指标全面优于现有方法。

生成了拥有1亿个新化合物的数据

华为云盘古药物分子大模型的分子生成器生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库,其结构新颖性为99.68%,并且可以有效地生成理化性质相似的新化合物,为发现新药创造可能性。此外,基于盘古分子优化器,科研人员实现了对起始分子化学结构的优化,并且能够改善药物分子的特性。

在20项药物发现任务上实现性能最优(SOTA

华为云盘古药物分子大模型在多项任务中取得了领先的预测准确度,包括化合物-靶标相互作用预测、化合物ADME/T属性评分、化合物分子生成与优化等。

华为云发布盘古药物分子大模型,AI引领药物研发指日可待
华为云盘古药物分子大模型在20余项药物发现任务上实现性能最优

在实际应用中,华为云联合西安交通大学第一附属医院,基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物,将先导药的研发周期从数年缩短至一个月,大幅提升新药研发效率。值得一提的是,通过华为云盘古药物分子大模型的结构优化器,研发团队得以减弱广谱抗菌药对人体正常细胞可能产生的毒副作用,为患者的健康保驾护航。

华为云加码医疗领域 为药物研发插上高科技翅膀

在华为云盘古药物分子大模型的背后,有着华为云团队与一众科研机构的研究成果及AI开发平台作为坚实的支撑。

在疫情期间,中科院上海药物所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,例如从一级序列预测蛋白质结构的iPhord算法、用于药物靶点早期研究和药物重定位的AI预测算法、使用多组学自动建模工具AutoOmics快速发现生物标志物、利用个性化联邦学习整合算法FedAMP实现药企数据高效安全整合等。

在联邦学习方面,华为云医疗智能体团队联合中科院上海药物所蒋华良院士团队,发布了药物联邦学习服务,在保护数据安全的前提下,利用多源数据进行AI模型训练,打破了数据孤岛,提升了模型准确性。

在药物研发平台方面,华为云医疗智能体EIHealth平台不仅将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,而且提供了更加友好的用户体验和易用性,能够更高效地辅助科研人员完成智能药物筛查和药物优化生成。

未来,华为云将在盘古药物分子大模型与医疗智能体EIHealth等服务上持续创新,继续携手生态伙伴,聚焦AI药物研发领域的前沿技术,助力提升新药研发的效率、成功率和创新能力,为守护人类生命健康贡献更多力量。

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