百度 GEM 模型可高效学习化合物的空间结构知识,并自主推断出空间结构信息,从而准确预测候选化合物的吸收、代谢、毒性等特性,帮助药物研发更快更准地完成早期筛选,目前已经在多个合作伙伴的研发管线中实现了商业化落地,有望通过 AI 技术探索双靶点抑制剂新的研发范式,为癌症病人和自身免疫性疾病病人提供更有效的治疗药物。
此外,该方法还有助于高效测量药物-靶标相互作用,可加速新药研发,为老药发掘新用途,并探索多种药物联合使用,进一步增强疗效,降低抗药性和毒副作用,甚至疗治新病症。百度研究院在其发布的2022科技趋势预测中指出,基于 AI 的生物计算仍将高速发展,基础研究和应用场景协同创新将实现新突破。
事实上,在生物计算领域,百度已全面布局并持续发力:推出业界首个 mRNA 疫苗序列设计算法,可在10分钟内找出稳定的疫苗序列,并与中国疾控中心开展合作;基于飞桨打造生物计算平台“螺旋桨 PaddleHelix”,为生物医药专家与学者提供 AI+生物计算的模型工具和解决方案,服务于新药研发、疫苗设计、精准医疗等场景。
本次研究由百度螺旋桨 PaddleHelix 团队独立完成。基于百度长期 AI 技术积累,团队成功实现了生物学与计算机科学的跨学科创新。
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