多伦多大学的加速联盟(AC)与结构基因组学联盟(SGC)今日宣布建立正式合作关系，旨在解决生物医学和早期药物发现中的一个长期挑战：开发具有类药物特性的生物活性分子，增进我们对人类健康和疾病的理解，并启动新的药物发现项目。
"加速联盟正在推动科学发现的革命性时代，此次合作将成为加拿大引领制药科学创新的倍增器。将AC的全球自动化实验室专长与SGC的开放科学领导力相结合，可以加速新药的搜索、设计和测试，帮助患者更快获得可能挽救生命或更有效的治疗方法。"
多伦多大学化学与计算机科学系教授、AC主任阿兰·阿斯普鲁-古兹克表示。
人工智能的最新进展有望大幅增加具有治疗潜力的数百万种化学化合物的发现。然而，当前的挑战是快速测试并进一步将这些有前景的分子开发成有效、选择性强且具有药理学相关性的药物。
初始化合物识别速度与优化能力之间的这一日益扩大的差距，已成为扩大早期药物发现规模的关键障碍——这是一个传统上缓慢且资源密集的过程。
为了打破这一障碍，SGC与AC的合作投资于一种新的药物化学方法（设计新药的科学），将自动化实验室(SDL)能力整合到其研究工作中。
药物化学SDL是多伦多大学旗舰项目AC的一部分。SDL结合人工智能、机器人技术和先进计算，自动执行设计-制造-测试-分析循环，实现潜在药物化合物的快速合成、测试和优化。
AC-SGC合作将在推进SGC的2035目标计划中发挥核心作用，该计划旨在为每个人类蛋白质开发一种药理学工具。实现这一目标不仅需要SGC生成大规模、高质量的蛋白质-配体数据集，还需要AC SDL利用人工智能和自动化，有效地将化学起始点优化为可用的、具有药理活性的工具。
"随着2035目标计划的推进，我们预计经过验证的化学起始点将迅速增加——但当前的药物化学工作流程无法以规模处理这些数据，"SGC-多伦多实验室首席科学家、药物化学SDL联合顾问谢丽尔·阿罗史密斯表示，她与罗伯特·贝蒂同为多伦多大学医学生物物理学和化学系教授。"这就是为什么SGC正在战略性投资自动化实验室能力，这是我们为实现可扩展的AI驱动药物发现下一阶段而采取的多种方法之一。"
AC SDL将在SGC的开放科学模式下运行，确保方法、数据和结果向全球研究社区公开。它还将嵌入大学健康网络药物发现合作中心以及专注于推进AI驱动药物发现的SGC合作伙伴的更广泛生态系统中，获得约5000万美元的行业资金支持。
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