通过大规模优化药物研究，这一基于人工智能的平台可能发现拯救数百万人生命的药物
人工智能已经彻底改变了药物发现领域。通过处理海量数据，并在比人类研究人员单独工作可能的时间短得多的时间框架内完成，药物发现可以更快地实现。
DeepDrug管道是一种计算机辅助药物设计软件，其目标是快速开发新的抗生素、抗真菌药和抗病毒药物。该管道不仅能开发新的药物化合物，还能重新利用现有的FDA批准药物和化学物质，这些物质要么目前未被使用，要么用于完全不同的用途。随着我们继续经历全球大流行病并对抗生素产生越来越强的耐药性，DeepDrug团队正利用其技术致力于突破性解决方案。
该团队总部设在美国，由计算机科学家Supratik Mukhopadhyay博士和计算生物学家Michal Brylinski博士领导。下面，他们讲述了更多关于DeepDrug可能拯救生命的各项工作。
请告诉我们关于你们团队和你们的"向善人工智能"...
我们的团队总部设在美国路易斯安那州巴吞鲁日。但团队成员遍布全国，从洛杉矶到南卡罗来纳州都有。我们创建了一个时间高效的基于人工智能的平台，用于发现新药物（或重新利用现有药物），该平台可以：
- 对抗目前无已知治疗方法的疾病
- 替换对已产生耐药性的病原体的药物
- 快速应对先前未知疾病的爆发
- 改善世界人口的健康状况
DeepDrug管道使用基于人工智能的技术处理非常庞大的数据集，从而创建了一种改进的方法，可以快速识别新的药物化合物，将新药物化合物的早期发现阶段从数年缩短到数月，甚至可能缩短到数周。
这对COVID-19意味着什么？
截至2021年1月，美国（U.S.）的确诊严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）病例数比任何其他国家都多。目前，一些药物，如瑞德西韦（Remdesivir），已获得FDA批准用于SARS-CoV-2感染的超说明书使用。大多数这些提议的治疗方法都是基于世界各地与病毒的试错经验而发现的。我们需要一种有原则的药物发现和重新利用方法，能够快速处理大型数据集，从而创建一种改进的方法，用于识别极有可能成功的药物和/或药物组合。
我们正使用人工智能技术，以一种有原则的方式快速重新利用现有的FDA批准药物，通过计算机模拟（in-silico）识别极有可能抑制SARS-CoV-2病毒机制的药物或药物组合疗法，缓解症状，降低发病率和/或死亡率；从而为应对当前大流行病提供有效手段。
目前，我们已经发现了几种在体外测试中（在爱荷华州立大学和芝加哥IIT研究院(IITRI)进行）显示比瑞德西韦更有效的FDA批准药物，并发现了可以不仅通过阻止进入、融合和复制来减少病毒载量，还可以预防细胞因子风暴和其他Covid影响的药物组合。这些药物和药物组合目前正在接受人类和动物研究。
为什么你们团队的努力现在很重要，你们如何看待它们在未来扩大规模？
尽管已经有几种疫苗的有效率达到90-95%，但在全球人口全部接种疫苗之前还需要很长时间。因此，感染后能够拯救生命的治疗方法非常重要。对药物进行重新利用及其与其他药物可能的组合的试错方法会很慢，在这种情况下，加速过程一天可以挽救1000条生命，这种方法是不合适的。迫切需要开发新的管道和方法，以针对新型分子靶标（如SARS-CoV-2）发现抗病毒剂。
根据我们对当前大流行病的经验，我们认为这次不会是最后一次。制药公司用于新的药物化合物的内部临床前发现成本和时间是209,522,157.00美元（经通货膨胀调整），至少需要3年时间（只有约12%的开发药物最终获得FDA批准；失败的尝试显著增加了临床前药物发现的成本和时间要求）。
我们预计，制药行业采用DeepDrug管道将把临床前药物化合物发现和测试的时间从3年缩短到几周，并将降低这一发现阶段的成本。这是通过消除目前在新药物化合物搜索中使用的高通量筛选的固有低效率来实现的。我们试图实现的预期影响是减少疾病，缓解致残的健康问题，并通过更高效、更具成本效益的新药物疗法开发方法改善生活质量。我们预计，通过药物重新利用，我们将能够在几个月内拯救生命。
DeepDrug管道现在不仅可以为制药研究人员提供针对Covid-19的抗病毒分子（就像今天达菲(Tamiflu)用于季节性流感一样），还可以快速应对SARS-CoV-2或新兴病毒/病原体的未来爆发。考虑到该管道在行业、学术和政府研究人员可以使用的全部范围内的更广泛应用，受影响的生命数量将呈指数级增长。
AI XPRIZE竞赛如何促进你们的成功？如何改变了你们？
该竞赛为我们的技术带来了严肃的关注，伴随着资金和其他资源。
最后，在工作之外，目前有什么人工智能领域让你感到兴奋？
可信度感知AI：AI能够预测其输出的可信度。面向未来数据的AI：构建那些大部分数据将在未来可用的AI系统。例如，设计与人类互动的物品，而人类互动数据在设计后很久才可用。用于药物运输的脂质纳米材料设计的AI。
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