穆拉利·拉马纳坦教授主持人工智能（AI）与临床药理学实验室，该实验室运用人工智能分析复杂生物医学数据，最终改善多种疾病的药物研发。摄影：道格拉斯·莱弗
实验室主任对多发性硬化症和阿尔茨海默病更有效疗法持乐观态度
布法罗，纽约州——布法罗大学研究员穆拉利·拉马纳坦博士自人工智能早期阶段便开始探索多发性硬化症（MS）和阿尔茨海默病的潜在疗法。如今，作为药学院与制药科学学院的药学科学教授，拉马纳坦正扩展人工智能应用范围，通过分析复杂生物医学数据来优化多种疾病的药物研发，尽管MS仍是其核心研究方向。
他的大部分工作在药学大楼南校区三楼的人工智能（AI）与临床药理学实验室进行。该实验室隶属于布法罗大学人工智能与数据科学研究所，使拉马纳坦及其跨学科团队能够将人工智能、深度学习、大型语言模型、药代动力学和高级分析技术应用于真实世界医疗保健与生物医学数据。
"我们的实验室汇集了神经学、放射学、工程学、计算机科学和统计学等领域的专家，"拉马纳坦表示，"这种跨学科协作使我们能够解决单一学科无法独立解决的复杂问题。"目前有六名研究人员与其合作开展各类人工智能与药物研发项目。
"人工智能能让研究人员快速分析海量数据，"他说，"这有助于我们识别模式，例如预测某人MS的进展情况或其对特定药物的反应。我研究的疾病具有高度不确定性和复杂性，需要处理大量数据，人工智能更擅长应对此类挑战。"
多学科协同应用实验室
在拉马纳坦实验室工作的研究生聚焦人工智能的不同方向：神经科学学生研究AI在MS治疗中的应用，数据科学学生致力于开发新型AI方法与用户界面，而药学科学学生则运用AI解决药代动力学、药学咨询及疾病进展建模问题。
"我们希望开发出可靠、可预测、稳健且有效的方法，"拉马纳坦解释道，"药物研发涉及将化学实体（无论是蛋白质还是小分子）转化为可注入人体的产品。人工智能能帮助我们将分子与疾病精准匹配，确保患者在正确时间获得合适药物和剂量。虽然我们合成新药的能力显著提升，但无法将过多药物投入临床试验，必须在过程中逐步筛选。人工智能将在优化决策方面产生重大影响。"
盖茨基金会资助项目
过去一年，拉马纳坦获得比尔及梅琳达·盖茨基金会27.5万美元资助，用于开发临床试验协议。作为全球临床试验主要资助方，该基金会重点关注发展中国家的结核病、疟疾、艾滋病、孕产妇健康及儿童健康领域。拉马纳坦解释："这类似于包含详细操作指南的施工图纸，我们协助定义试验方向、每位患者的诊疗流程、数据采集方案及其意义。"
研究团队使用公共领域数据及盖茨基金会合作者提供的资料。"希望后续能扩展资助并开展新项目，"他表示，"与基金会的合作体验非常积极，为我们开辟了新机遇。"
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