人工智能辅助设计课程，人工智能辅助设计课程大纲

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能辅助设计课程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能辅助设计课程的解答，让我们一起看看吧。

人工智能是如何辅助药物研发的？

谢邀，我上网搜了一下，大概有以下这几种方案，可以参考看看。

帮助药物研发团队简化一些初始工作，同时还可以对化学分子的反应与结合进行模拟，并且在进行模拟的过程中还会不断自我学习，丰富自己的数据库。

构建临床研究套件，包括临床试验数据采集系统、CRF电子化设计系统、临床研究项目管理系统、随机和药物管理系统、药物警戒系统。该套件产品主要适用于药物、医疗器械及疫苗的临床试验过程中产生数据的采集、管理、审查及归档。可以帮助企业用户在临床试验阶段通过数据管理对试验进行全程把控，在审查中规避数据层面的风险，同时也可以提升临床试验的效率，降低成本。

存储医药大数据和构建主要的人工智能套件，主要包括DATApower(数据及数据管理系统)、MEDpower(人工智能药物研发)。“这部分主要是利用大数据分析和人工智能技术来帮助提高药品精准营销和药物研发的水平。云势软件希望用信息技术、大数据数据技术、人工智能技术，辅助药企客户加快研发进程，提高销售业绩。

如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣，可以订阅我的头条号，我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。

（码字不易，若文章对你帮助可点个赞~）

药物研发是一个非常耗时耗力的研发，一个公司用10年耗费15亿也不一定能研发出来。

目前AI在药物研发领域应用还处于起步阶段，但是未来3-5年，会有很大的发展。

AI辅助药物研发主要在药物靶点发现，先导化合物的发现、特定作用的化学分子的合成等等。

AI药物研发头部公司Insilico Medicine，在2019年9月在国际顶级学术杂志《Nature》子刊上发表了《深度学习能够快速识别强效DDR1激酶抑制剂》，从最初的靶点确定，到完成苗头化合物结构虚拟筛选，仅用时21天，到苗头化合物的合成及初步体外实验验证，用时仅46天。让整个研发时间缩短到5-10年的时间。

目前用AI成功为药企开发出药物分子还不多。

上面的文献链接：

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x?fbclid=IwAR14t

我正在从事AI在药物靶点发现、肿瘤免疫、多组学研究的应用。我的公众号将长期分享AI在药物研发领域的研究。

我们先来看一个数据，据塔夫特药物发展研究中心（Tufts Center for the study of Drug Development）的数据，一款新药的面市从药物发现到获得FDA批准平均大约需要97个月。

另外，德勤的数据显示，自2010年以来，12家主要制药公司的获批药物开发成本已经增加了33%，至约每年16亿美元。

从这些数据中，我们看见的是药物研发所花时间、资金的成本之高。而从本质来讲，人工智能、机器学习算法的加入有利于药物研发时间的缩短。

在药物研发的早期阶段，人们利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用，从而计算两者之间的亲和力大小，以降低实际筛选化合物数目，同时提高先导化合物发现概率，也就是我们所说的虚拟筛选。目前，人们常用的虚拟筛选方法是“高通量筛选”。

在高通量筛选中，让机器人在同一时间进行上百万次试验，以找出最具潜力的目标化合物，提高要药物发现的“命中率”。之后，将这一结果进行进一步的深度优化，未进入临床前药物开发过程做好准备，如此才能算是进入第一阶段。不过，令人较为失望的是，这一套流程下来，时间过去了1到3年，成功率却仅仅只有20%。

现在，一些人工智能团队正在试图用深度学习算法来开发一个新的虚拟筛选技术，用以替代或是增强现有的高通量筛选。并提高筛选的速度和成功率。比如谷歌和斯坦福，他们的研究人员正意图通过应用深度学习，实现跨越多个靶点的众多实验的信息共享。

如若成功，这一项目将在进一步提高数据处理速度的基础上同时提高药物发现的成功率，最终，以往需要1到3年的工作时间也将大大缩减。

与此同时，不仅仅是药物研发，在诊断、治疗等多个医疗领域，人工智能也正在发光发热。比如基于图像识别技术的诊断，不仅可以发现病症，更是可以提前预知病症。并且，这一分支也已经成为了目前智能医疗领域最大的蓝海。

现在测试很多药物都要先经过动物实验，但是一项最新研究说，用机器学习的方法来分析大数据，可以让电脑在判断一些药物的毒性时，表现得比动物实验还要好。

美国约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的研究人员近日在《毒理科学》（Toxicological Sciences）上报告说，他们设计了一套机器学习的程序，让它学习了已有的关于化合物毒性的大数据，这些数据涉及1万种化合物，建立在80万次动物实验的基础上。

电脑在对这些海量数据进行分析后，总结出化合物中哪些分子结构可能对动物有哪些毒性，随后给电脑一种新化合物，它就能判断出这种化合物的毒性如何。

与需要消耗较长时间的动物实验相比，让电脑判断化合物毒性不仅更快，并且在某些时候结果更好。因为在动物实验中，不同动物因为个体差异所给出的反应不同，往往需要多批次动物实验，才能得到较可靠的结果。研究人员在论文中说，电脑的判断结果常常更好，其可靠性超过任何单次的动物实验。

但是，这种用来预测药物毒性的人工智能也有缺陷，就是还只能分析一些简单的毒性，比如化合物混在空气中被吸入后立即产生的毒性等，而对于一些长时间和复杂的毒性反应，比如对于癌症和生殖系统的影响，这种电脑程序还无法替代动物实验。

展望未来，研究人员认为随着数据的不断积累和人工智能算法的提高，用电脑软件预测药物可能引起的反应，而不是依靠动物实验，是一种逐渐兴起的趋势。据介绍，美国国家卫生研究院（National Institutes of Health）和欧洲化学品管理局（European Chemicals Agency）等机构都在推动这方面的发展。

也许将来宇航员到了外星球，发现一种新物质后，用电脑软件一分析，就能知道是穿肠毒药还是灵丹妙药呢。

到此，以上就是小编对于人工智能辅助设计课程的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能辅助设计课程的1点解答对大家有用。