人工智能驱动的药物研发

主要流程可划分为： 疾病 ↓ 探究病理机制 ↓ 锁定核心蛋白 ↓ 确认药物靶点 ↓ 构建候选分子 ↓ 毒性筛选 ↓ 动物验证 ↓ 人体临床测试 ↓ 批准上市 举例来说，在研究类风湿性关节炎时，察觉到TNF-α异常活跃，进而锁定TNF受体及TNF蛋白作为靶点，从而研发出Adalimumab与Infliximab。

蛋白质组学（Proteomics）往往是首要环节。 科研人员会对比健康者与患病者的差异。通常通过检测蛋白的增减及异常修饰来进行推断；比如蛋白A ↑ 100倍，蛋白B ↓ 90%，蛋白C 发生变异，从而推测蛋白A可能致病，继而检索数据库。 常用数据库： * UniProt⁠ * Protein Data Bank (PDB)⁠ * NCBI Gene⁠ * DrugBank⁠

必然需要考量，因为蛋白质源自基因，其路径为DNA至RNA至蛋白质再至疾病，以EGFR变异为例， 正常状态： ·EGFR 变异： ·EGFR L858R 产生后果： ·持续受激 引发： ·肺癌 据此研发： ·Osimertinib 专攻变异型EGFR。

人工智能能够解析基因组海量突变位点、转录组RNA表达水平、蛋白组表达情况及代谢组产物变动，进而构建疾病网络，例如从蛋白A－＞蛋白B－＞蛋白C－＞发炎，AI评估阻断B的收益最佳，故将B作为潜力靶点。

此环节极具吸引力。 昔日药企需筛选上百万化合物，耗时数载。 如今生成式AI可径直生成全新分子。例如， 目标： 阻断TNF蛋白 AI产出： 分子1 分子2 分子3 ... 分子100万 随后进行优选。 六、强化学习于药物设计的价值 极为契合，机制类似弈棋AI。 状态： 现有分子架构 动作： 添入原子 剔除原子 置换基团 奖励： 结合强度 +10 毒性惩罚 -20 合成难度 +5 BBB渗透 +8 最终： 总分=结合力+安全性+稳定度 AI持续试错。 设计 ↓ 评估 ↓ 调整 ↓ 再评估 循环百万次。 终获高分分子。

蛋白组学 + 基因组学 + 代谢组学 + 单细胞测序 + 空间转录组 + AI强化学习 构筑出： 数字细胞（Digital Cell） 进阶拓展： 数字人体（Digital Human） 终极愿景： 患者数字孪生 ↓ AI推演疾病 ↓ AI创制药物 ↓ 虚拟临床测试 ↓ 现实验证 未来10至20载，新药研制或将由“实验筛选”主导，渐变为“AI创制 + 实体验证”主导。然现阶段AI仍无法取代毒理分析、动物验证与临床测试，缘于人体乃横跨基因、蛋白、细胞、器官、免疫及环境要素的繁复体系，诸多副作用唯在真实活体中方能显露。