7月11日，记者从上海交通大学重庆人工智能研究院获悉，由该研究院联合药智网、上海天鹜共同研发的全球首款AI全参数成药性预测平台于近日发布。该平台利用AI技术助力创新药研发，可大大缩短药物研发时间，提高研发成功率。
据了解，一款创新药的研发要经历苗头化合物筛选、先导化合物优化、临床前开发、临床研究等环节，这一过程通常耗时要长达十余年。如何让创新药研发更高效？由沪渝团队联合研发的AI全参数成药性预测平台，将发挥“加速器”的作用。
上海交大重庆人工智能研究院控股公司——天智药成科技(重庆)有限公司总经理雷皇书介绍，成药性预测包括对化合物分子吸收、分布、代谢、排泄、毒性（即：ADMET）等进行预测，该平台作为一款功能强大的化合物成药性预测工具，能够关联化合物结构与成药性相关的关键参数，可预测多达160多个成药性参数。
举个例子来讲，研发人员开展一款创新药研发，在筛选出苗头化合物之后，在平台上可用多种方式输入化合物分子结构式，几秒钟就能算出上述苗头化合物成药性参数，加速从苗头化合物到先导化合物的过程，不用像过去那样一一去验证，从而极大地缩短了研发时间。
“基于最先进的图神经网络架构和多项分子描述符，我们的平台创建了具有自主知识产权的预测模型，确保预测的准确性和可靠性。”雷皇书说。
要达到预测的准确高效，并不容易。雷皇书告诉记者，前期，他们投入了大量的人力和资源，整理出数千万条关于药物分子成药性各个指标的数据。在此基础上，构建了1000多个AI模型，用于160多个成药性参数预测，并使用全球已批准药物的真实数据进行验证。“正是如此，我们的平台成为全球领先的采用全AI预测ADMET性质的商业化软件。”
据介绍，一款创新药研发无论是处于苗头化合物的筛选阶段，还是先导化合物的优化、临床前开发、临床研究等阶段，AI全参数成药性预测平台都能提供有力的数据支持。
比如，在先导化合物优化时，它可以全面、准确地评估先导化合物的ADMET性质，筛选出成药性良好的先导化合物，并辅助药物化学家进行设计和优化，提高后续临床开发的成功率。
目前，该平台已申请5项发明专利、4项软著，并有了70余家用户。根据前期试用情况，该平台能让创新药研发效率提高30%以上。
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