科创中国

行业领域

高技术服务业

需求背景

1. 药物研发周期长和成本高：传统药物开发流程通常需要10-15年，且总成本高达数十亿美元。药物筛选是这一过程中关键的一环，涉及海量的化合物和复杂的生物数据。

2. 大数据的涌现：现代生物医学研究产生了大量的数据，如基因组数据、蛋白质组数据和化合物信息。这些数据提供了丰富的线索，但也增加了数据处理的复杂性。

3. 药物筛选的高复杂性：传统药物筛选依赖于实验室的高通量筛选技术，涉及大量的实验操作，效率和成功率受限于实验技术和资源。

4. 个性化医疗的需求：随着个性化医疗的兴起，药物需要根据个体的遗传背景和生物特征进行优化。

5. 药物发现的挑战：新药的发现越来越困难，尤其是在发现新靶点和机制方面。药物发现面临着创新瓶颈和低成功率的问题。

6. 药物筛选数据的多样性：药物筛选涉及多种类型的数据，包括化合物特性、生物活性、毒性信息等，数据来源多样且复杂。

需解决的主要技术难题

1. 数据质量和标准化：处理和整合来自不同来源的生物数据，确保数据一致性和准确性。
2. 模型训练和优化：开发和优化AI模型以提高预测准确率，避免过拟合或欠拟合问题。
3. 计算资源需求：处理大规模数据和复杂模型所需的高计算能力和存储资源。
4. 特征选择和维度缩减：从高维数据中提取关键特征，减少计算复杂性和提高模型效率。
5. 结果解释性：确保AI模型的决策过程透明且可解释，以便验证和理解预测结果。

期望实现的主要技术目标

1. 药物筛选速度：平台应能在24小时内完成对≥10万种化合物的初步筛选，以加快药物开发流程。

2. 预测准确率：AI模型对药物活性预测的准确率应达到≥85%，以确保筛选结果的可靠性。

3. 数据处理能力：平台应支持对≥1TB的生物数据进行实时处理，以处理大规模的药物筛选数据。

4. 化合物库覆盖：平台应能够覆盖≥90%的已知药物化合物库，并可持续更新，以确保筛选的全面性。

5. 计算资源：平台应具备≥1000个CPU核心或等效的GPU资源，以支持高效的AI模型训练和药物筛选。

需求解析

解析单位：广东省广州市 解析时间：2024-09-11

于恩宁

广州市科学技术协会

四级调研员

综合评价

基于人工智能（AI）的药物筛选平台建设对产业发展具有深远影响。 ***技术通过大数据处理、机器学习及深度学习算法，显著提升了药物筛选的效率和准确性，缩短了新药研发周期，降低了研发成本。这一平台能够加速从候选药物发现到临床验证的全过程，为制药企业带来巨大经济效益，同时推动医疗健康领域的创新发展。 ***药物筛选平台的建设确实需要跨行业专家的共同参与。药物研发涉及生物学、化学、计算机科学、数据科学等多个领域，需要各领域专家协同工作，解决从数据收集、处理、模型构建到验证的复杂问题。 技术对接方案框架或技术解决路径 3.组建跨学科团队：整合生物学、化学、计算机科学等领域的专家，形成多学科交叉的研发团队。 4.数据共享与标准化：建立统一的数据标准和共享机制，确保不同来源的数据能够无缝对接和整合。 5.算法研发与优化：基于机器学习和深度学习算法，开发适用于药物筛选的预测模型，并不断进行算法优化和验证。 6.实验验证与反馈：通过实验室实验验证AI筛选结果，将实验结果反馈回模型，进行迭代优化。 7.平台集成与应用：将各模块集成到统一的AI药物筛选平台中，实现端到端的自动化筛选流程。

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