亚马逊网络服务（AWS）近日推出新型AI药物发现工具。
该Amazon Bio Discovery工具使研究人员能够无需专业技术知识即可运行复杂计算负载，从而加速新药发现进程。亚马逊云平台宣称该工具可将抗体设计工作流程的时间周期从12个月大幅缩短至仅需数周。
AI加速药物发现进程
Amazon Bio Discovery提供专为药物发现设计的基础模型目录，科学家亦可上传第三方模型。工具内置的AI代理可指导用户选择适合研究的模型与参数。当实验启动后，AI代理开始搜索数据源和基础生物因子，并为其预测与建议提供参考文献及科学依据。
该工具将结果筛选至最优选项，随后自动发送至亚马逊合作实验室进行合成与测试，避免人工交接导致的延误。实验室测试结果将自动回传至Amazon Bio Discovery进行二次分析。这种实验室与研究人员间的持续反馈机制，显著加快了设计、测试与合成的迭代速度。
在与纪念斯隆-凯特琳癌症中心的联合测试中，Amazon Bio Discovery成功将30万个抗体候选物筛选至10万个最优选项，并在"数周内完成测试——而传统设计方法需长达一年"。此外，AWS还与约翰斯·霍普金斯大学怀廷工程学院Gray实验室合作开发"抗体可开发性基准"，这是目前"规模最大、多样性最高"的抗体数据集，旨在评估AI引导的抗体设计效果。
亚马逊网络服务应用科学家卢卡·詹卡多表示："该数据集将使研究人员能明确判断'哪种模型更符合我们的需求'。当前多数计算模型仅基于专有数据或非代表性公共数据集进行评估，难以真实反映抗体异质性，导致模型优劣判定极其困难——甚至不可能。"
【全文结束】
