AI 在其他疾病药品研发中的应用
🎯AI 在除癌症外的其他疾病药品研发中也发挥着重要作用。
一、治疗渐冻症
💡专注于 AI 驱动创新药物研发的 Dr.Noah Biotech 公司利用其研发的 AI 药物发现平台 “ark” 筛选出的药物组合 NDC-011 已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，正式迈入 1 期临床试验阶段🎯。

• 该平台集成了患者基因组、药物基因组、药物 3D 结构、医学大数据及神经 / 肌肉细胞成像等多维度数据，通过 Combinet、SF-Rx、Vlab、Neurorg 等 AI 系统，精准预测病理网络并优化药物组合💡。
• 临床前研究显示，NDC-011 在延缓运动功能衰退及延长生存期方面展现出积极效果🎉。

二、治疗特发性肺纤维化
💡科学家们借助 AI 技术成功研发出一种针对特发性肺纤维化的新型潜在治疗药物 INS018_055🎯。

• 该药物从靶点发现到临床前候选药物提名仅用了约 18 个月，展现了 AI 在加速药物开发中的能力💡。
• 目前，INS018_055 已进入临床试验阶段，在涉及 78 名健康志愿者的随机、双盲、安慰剂对照的 Ⅰ 期临床试验中，证明了其安全性和耐受性，同时药代动力学特性也令人满意🎉。

三、AI 在新药研发环节中的应用
💡靶点发现与验证：

• 凭借深度学习和大数据分析，可以快速筛选出潜在药物靶点，为新药研发奠定基础💡。
  💡药物设计与优化：
• 利用机器学习算法，针对靶点特性设计出具有高效性和选择性的药物分子，并实施多轮优化，以提高药效和安全性💪。
  💡临床试验与药物评估：
• 通过模拟和预测临床试验结果，为药物评估提供有力支持🎯。
  💡助力新药临床试验：
• 辅助临床试验设计、患者招募和临床试验数据处理等💡。
  • 一些公司使用联邦学习来训练机器学习模型以提高临床试验效率🎉。
  • 或基于各种复杂的数据创建 “虚拟患者”，用于更好的病人分层等💪。
  • 在患者招募方面，结合真实世界数据，AI 可自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效率🎯。
  
  

四、AI 应用的挑战与展望
💡不过，虽然 AI 在新药研发中带来了诸多成果，但其临床成效的全面兑现仍需时间验证💬。

• AI 在药物研发实践中的临床成效尚未能全面达到预期，这也触发了行业内的一些变革，包括企业整合、人员调整及业务模式的重新洗牌等🙁。
  💡但从长远来看，随着监管机构的支持与各大药企的持续投入，AI 有望在药物研发的各个环节中发挥更加深入、精准的作用，推动新药研发效率与成功率的提升💪。