中欧体育app全站.人类有望对抗超级细菌！Nature：AI发现首批新

　　，用于对抗耐药性金葡萄球菌（MRSA）。这项研究由21名研究者共同撰写，并发表在知名学术期刊Nature上，论文地址：

　　MRSA细菌，又称耐药金葡萄球菌，长期以来一直困扰着人类。感染者可能出现轻微的皮肤感染，也可能出现肺部和血液感染，甚至危及生命。根据欧洲疾病预防控制中心（ECDC）的数据，欧盟每年有近150,000例MRSA感染，而每年因抗菌素耐药染死亡的人数接近35,000人。

　　这一次，MIT的科学家们利用了一种叫做Chemprop的图神经网络平台，通过可解释的、基于子结构的方法，来引导探索化学空间。他们推断，可以使用神经网络模型来学习与抗生素活性相关的化学子结构，从而预测相关的抗生素结构。MIT医学工程与科学教授James Collins表示，通过这项研究，我们可以看到为了预测哪些分子可以成为良好的抗生素，AI模型是如何学习的。

　　传统上，科学家们大约需要花费12年的时间才能发现一种新的抗生素。然后，再到发现任何临床候选药物，还需要3-6年的时间。最后，还需要将它们过渡到I期、II期和III期临床试验。而现在，有了AI，这一进程能够加速。这项研究成果展示了AI在药物发现领域的巨大潜力。

　　2020年，AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度，对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。从全球AI制药投融资事件来看，2020年前三季度，行业投资事件数量达到289起。

　　CB Insights统计在2015年融资轮次为种子轮的企业占比为51%，而2020年这一比例下降到了30%，目前这一领域的绝大多数公司仍然处于早期阶段，但仍有少数头部公司已经初露锋芒。

　　从地区分布上看，美国仍然占据了融资交易的主要份额，近5年来在AI制药领域有50.6%的融资交易发生在美国。中国以9.4%的比例紧随其后，成为了除美国外最大的新兴市场，超越了英国、韩国、以色列等传统科技强国。这也展现了中国市场在新兴科技领域发展的巨大的潜力。

　　中国工程院院士陈志南表示，AI模式给制药行业带来了性进步。陈志南表示，人工智能绝对不是魔术，只有概率和统计，人工就是通过计算能力更快地试，更精确地建模，智能是从大数据、经验中自行学习，推演迭代结果，所以人工智能绝对不是变魔术，而是一种计算和学习、推验。

　　业内专家任峰认为，AI制药将成国内医药产业弯道超车机遇，应以AI制药为切入点，对这一新兴领域加强前瞻性政策扶持，推动整个中国创新药行业的原始、自主创新，最终做到中国创新的出海。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》

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