


印度近日就成为了新的“主战场”,政府停止了疫苗出口。除此之外,吉利德向印度授权生产的首款FDA批准的新冠治疗药物——瑞德西韦也被禁止出口,黑市价格更是被炒到了10倍以上。
”

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回顾发现历程

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路径1: 从仅基于GCN预测的最接近covid – 19的60种药物中直接选取10种药物。 -
路径2:从GCN预测的最接近COVID- 19的前100个蛋白中选择10个人类蛋白靶点,再从数据库中选出了与这10个单靶点可结合的14种药物。 -
路径3:补充筛选了2个药物。

在最终的决赛圈里,Capmatinib以“多靶点”的优势获胜。这会让它抗病毒的广度提升,不仅可以抑制冠状病毒冠状病毒的感染性和繁殖,更重要的是,对变异的病毒也会有效。
另外,值得一提的是,Cyclica这种以药物为核心反响筛选蛋白质组的方法在其它疾病领域的药物再利用上也有极大的发挥空间和不少成功案例。据悉,Capmatinib接下来将进入动物实验。
深入了解人工智能新药研发
1、对于已知化合物
2、对于已知疾病相关靶点


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国内药企与Cyclica的合作方式及合作细节
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如何在AI设计的众多结构中进行筛选?
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如何预测分子对人类的作用?
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如何解决AI对于数据量需求的解决?
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是否有通过药物再利用的方式应对COVID-19
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合作项目的里程碑交付方式以及知识产权问题
这些问题可以说都直指核心,Vern的回答也非常精彩,错过这场直播的朋友们可以点击阅读原文观看直播回放,一个小时干货满满!
结语
我们彻底改变了这个问题,用一种不同的战略来解决它,我们不是只关注一种蛋白质,而是关注整个蛋白质组。这些计算机模拟可以让我们对某一种特定药物的效果进行全景式观察,不仅有对疾病的潜在疗效的模拟,还包含了可能存在的毒副作用。我们做了一项全面对比分析,从人类和病毒两个方面来进行,特别关注与COVID – 19等传染病相关的蛋白质。
Cyclica的这种蛋白质组人工智能方法不仅仅可用于应对传染性疾病,而是几乎可以应用于任何人类疾病。同时,它还可以在很早期的阶段,就帮助避免潜在的并发症或副作用,而传统的研发方式,往往要到研发后期或开发阶段才会暴露这些问题,那会耗费巨大的人力财力。
传染病正变得越来越猖獗,如果说COVID-19有什么与众不同的地方的话,它正倒逼着医药和生物技术领域快速且高质量地进行创新,如催化剂一般。在人工智能、新兴计算机和生物实验交叉领域尤其如此。除此以外,它还带来了另一方面的希望,将我们领域的创新努力放在了聚光灯下,疫苗在疫情18个月后就进入了市场,这引起了世界级的反应。整个世界都在支持科学,我认为这不会停止。
关于Cyclica
Cyclica成立于2013年,致力于以数据驱动的药物发现平台从根本上改变人类发现药物的方式,从而加快新药发现的成功率和速度,最终解决具有挑战性的未被满足的临床需求。Cyclica已经开发并商业化了一个完整而自成一体的人工智能增强的药物发现平台。该平台可以评估所有潜在的药物-靶点相互作用(称为多重药理学),帮助研究人员设计具有优良成药性的新型分子,从而解决疾病复杂性这一问题。这种独特的方法使Cyclica成为人工智能辅助新药发现领域的先锋。目前,全球众多顶级制药公司、生物技术公司和研究机构借助Cyclica的技术研发下一代药物,最终惠及广大的患者。
更多了解Cyclica,请联系药时代(BD@drugtimes.cn)!衷心感谢!



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