AI算法從兩億化學物質中挑出幾百種新冠潛在藥物

2020年8月27日，據美國每日科學網報道，加州大學的科學家研發出了一種通過測試藥物的活性就能從2億多種化學物質中篩選出數百種治療新冠肺炎候選藥物的人工智能機器學習算法。該算法可通過反復試錯學習預測藥物的活性，其預測能力可以在學習過程中不斷提高。

研究人員認為，傳統依賴細胞培養測定的方法不僅要花費高額資金，而且還要耗費大量時間對藥物進行測試，同時疾病本身也變得越來越復雜。使用機器學習的方法可以為研究人員提供進一步研究的機會，從數據中尋找新的見解，在初步篩查大量化學物質方面也具有更大的優勢。

此外，研究人員還希望他們所做的對超過1000萬種化學藥品的活性預測，不僅能用于研發抗新冠肺炎藥物，還能加速其他多種疾病治療藥物的研發進程。

來源：界面新聞

https：//www.jiemian.com/article/4887766.html

下載日期：2020-08-27