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      來源:新浪科技 ? 發布日期:2015-02-09

    機器人科學家推動新藥研發:自主構思實驗

       “夏娃”被稱為“機器人科學家”(Robot scientist),這是科學領域中日益增長的自動化趨勢的自然延伸。它們能自動提出和測試假說,利用實驗室機器人運行實驗,然后對結果進行解釋以修正假說,之后再重復這一過程,自動完成高通量的、假說主導的研究。機器人科學家也很適合用來記錄科學知識。由于實驗的構思和執行都是由電腦自動完成,因此可以將科學過程的所有方面都數字化保存下來。
      2009年,亞伯大學和劍橋大學的研究者開發出了機器人科學家“亞當”(Adam),這是第一臺能夠獨立發現新科學知識的機器?,F在,同一個研究團隊開發出了“夏娃”。“夏娃”被放在曼徹斯特大學,其目的是加快新藥物的發現過程,并使開發的成本更為經濟。在近日發表的論文中,他們描述了“夏娃”如何幫助甄選用于治療瘧疾和其他被忽視的熱帶疾病——如非洲人類錐蟲?。ㄓ址Q昏睡?。┖湍厦厘F蟲病——的藥物。
      “這些被忽視的熱帶疾病是人類的災難,數以百萬計的人遭到感染,每年都有數百萬人因此喪生,”劍橋系統生物學中心、劍橋大學生物化學系的史蒂夫·奧利弗(Steve Oliver)教授說,“我們了解導致這些疾病的原因,在理論上,我們可以利用小分子藥物攻擊引起疾病的寄生蟲。但是發現藥物的成本和速度,以及經濟回報等使醫藥行業對此興趣寥寥。”
      他接著說道:“‘夏娃’利用其人工智能,在篩選過程中學習成功的經驗,并甄別出對選定藥物目標有作用的高可能性化合物。這是一個非常聰明的、基于基因工程酵母的篩選系統,使‘夏娃’能排除那些對細胞具有毒性的化合物,選擇那些能阻斷寄生蟲蛋白質活動的化合物,而不對人類蛋白質產生損傷。這一過程可以降低成本和不確定性,并減少了藥物篩選所需的時間,對全世界數以百萬計的人們來說,具有潛在的重要價值。”
      “夏娃”的設計目的是進行藥物早期階段的自動化設計。一開始,它采用傳統大規模篩查的方式對一大組化合物進行系統測試。相比目前的標準程序, “夏娃”可以篩選出能夠更快、更廉價生產出來的化合物。這也使得更多的測試得以應用,篩選的設備也更加高效,從而在有限的預算情況下提高新藥開發的成功率。
      “夏娃”的機器人系統每天可以篩選超過10000種化合物。不過,盡管大規模篩查很容易實現自動化,但這畢竟是一個相對較慢并且浪費資源的方式,因為庫中的每一種化合物都要進行測試。大規模篩查也不夠智能,因為無法利用篩查過程中取得的其他信息。
      為了改進這一過程,“夏娃”隨機選擇了庫中的一個子集,找出能通過第一個測試的化合物;這些化合物再經過多次重復測試,以降低假陽性結果出現的概率?;谶@些已確定的化合物,“夏娃”利用統計學和機器學習程序對能在測試中獲得更好結果的化合物結構進行了預測。盡管它目前還沒有合成這些化合物的能力,但未來的機器人將可能做到這點。
      曼徹斯特大學生物技術研究所的羅斯·金(Ross King)教授說:“每個產業都受益于自動化,科學也不例外。引入機器學習使這一過程變得智能化——而不是僅僅使用‘蠻力’——可以大大加快科學開發的速度,并可能取得巨大的回報。”
      為了檢驗可行性,研究者設計了針對一些寄生蟲——包括導致瘧疾、南美錐蟲病、非洲人類錐蟲病等疾病的寄生蟲——體內關鍵化合物的測試。“夏娃”在一個大約含有1500種已經臨床批準應用的化合物庫中進行了測試,發現一種之前被認為具有抗腫瘤特性的藥物,能夠抑制瘧原蟲體內一種名為DHFR的關鍵分子。目前,能夠抑制這種分子的藥物是對抗瘧疾的常規手段,已經被發放給超過一百萬名兒童;然而,由于對現有藥物具有抗性的寄生蟲已經出現,尋找新藥物的需求也越來越緊迫。
      “盡管做出了很多努力,但還沒有人能發現以DHFR為目標,并且能通過臨床試驗的新型抗瘧疾藥物,”羅斯·金教授補充道,“‘夏娃’的發現具有更加重大的意義,而不僅僅是實現了一個藥物發現的新突破。”(任天)
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