帮助他们开展工作

2019-04-09 17:24 作者:产业新闻 来源:尊龙体育

  麻省理工学院继续努力通过麻省理工学院的新产业联盟 - 药物发现和合成机器学习 - 改变药物设计和制造过程。新的财团已经包括八个行业合作伙伴,制药领域的所有主要参与者,包括Amgen,BASF,Bayer,Lilly,Novartis,Pfizer,Sunovion和WuXi。其中大量研究人员在剑桥或周边地区开展研究,可以进行密切合作,并在药品中建立人工智能(AI)应用中心。

  药物发现过程通常非常昂贵且耗时,但机器学习为更有效地获取和理解大量化学数据提供了巨大的机会 - 具有改善过程和结果的巨大潜力。该联盟旨在打破麻省理工学院机器学习研究与药物发现研究之间的鸿沟 - 将麻省理工学院的研究人员和行业聚集在一起,以确定并解决最重要的问题。

  作为将机器学习和药物研究结合起来的更广泛计划的一部分,麻省理工学院于4月举办了由计算机科学三角洲电子学教授Regina Barzilay和电子工程与计算机的Andrew和Erna Viterbi教授Dina Katabi主持的峰会。科学。环亚在线此次峰会将麻省理工学院的研究人员与技术,生物技术和监管机构的领导者聚集在一起,参与数字技术和人工智能可以帮助解决生物医学和医疗保健行业的主要挑战。

  该联盟最早的种子开始于由国防高级研究计划局(DARPA)“Make-It”计划资助的软件和技术,该计划的目标是将机器学习与自动化学合成系统相结合。麻省理工学院的研究人员讨论了与制药行业联系的联盟的潜力,最初于2017年5月和2017年9月再次与公司代表会面 - 此时,业界和麻省理工学院的研究人员共同合作。从那时起,通过与麻省理工学院赞助计划办公室(OSP)和麻省理工学院技术许可办公室(TLO)的合作,该联盟已正式成立。5月3日的一次财团会议汇集了行业成员和麻省理工学院的研究人员。

  “成员公司的热情和机器学习的潜力为化学和制药行业的医学科学家推进工具箱创造了巨大的机会,” Warren K. Lewis化学工程教授和材料科学教授Klavs Jensen说道。和工程。

  “机器学习可以帮助规划化学合成途径,并帮助确定分子中哪些化学成分对特定性质有贡献,”Jensen补充道。“此外,这可能最终导致我们探索新的化学空间,增加化学多样性,并为我们提供更大的机会来鉴定具有特定生物功能的合适化合物。”

  5月3日的会议旨在通过教程和联合研究项目向行业成员介绍机器学习的基础知识。为实现这一目标,Barzilay教授了关于监督学习基础知识的第一篇教程; 该教程涵盖了神经模型,侧重于表征学习,目标是让参与者在下午为技术演示做好准备。

  Barzilay说:“我们正处于一个相对未开发的领域的开端,对新科学有着无限的机会,这对人们的生活产生了真正的影响。”我们的制药业同事关心科学问题,就像我们在麻省理工学院做的那样 - 这是关键成功的合作。我不断向他们学习并想出新的问题。“

  Barzilay说,该联盟的目标之一是建立评估标准并创建基准数据集,以评估机器学习方法的准确性。目前,大多数研究小组在专有数据集上评估其结果,这阻止了不同模型之间的比较 - 并减缓了科学进步。更糟糕的是,许多公开可用的数据集并不能代表制药研究人员所面临的真正复杂性。

  “这是为了每个人的利益 - 无论是研究人员还是新技术的用户 - 真正了解我们的立场以及新机器学习技术的真正能力,”Barzilay说。

  “通过将化学见解与现代机器学习概念和方法相结合,我们开辟了设计,理解,优化和合成药物的新途径,”Jaakkola说。“该联盟致力于将化学提升到数据科学领域,并带来一个类似于计算生物学的新的跨学科领域,具有自己的关键问题和目标。此次合作还为学生和研究人员提供了新的培训基地。“

  在最近的财团会议上,在Green和Jensen教授的研究小组中工作的化学工程系的研究生Connor Coley介绍了综合规划软件的概述和演示 - 这可能对该领域产生特别重大的影响。小分子的发现和发展。(综合规划工作的某些方面在最近的论文“ 计算机辅助综合计划中的机器学习 ”中进行了总结。)Coley说尽管综合规划软件已存在数十年,但尚未有任何系统得到广泛采用。

  “我们处在一个独特的位置,现在可以获得大量的化学数据和计算能力,这些新方法可能最终使这些工具变得有用,并吸引实践化学家,”Coley说。“合成计划在早期发现中具有明确的作用,其中快速识别新分子的合成策略可以减少设计 - 合成 - 测试迭代的循环时间。我们期待与联盟成员密切合作,帮助他们开展工作,并将我们的方法和工具转化为实践。“

  同样,行业合作伙伴看到了实施机器学习方法的巨大价值和潜力。

  “机器学习工具的应用提供了增加和加速药物发现和开发的机会 - 并且可以更快地为患者提供新药,”Amgen关键药物技术工艺开发主管Shawn Walker说。“机器学习工具可以帮助设计基于结合亲和力和最小化毒性的最佳分子,设计制造这些分子的最佳和最具成本效益的合成工艺,并从不同来源(包括化学文献和公司数据库)中提取见解。可能性是无穷无尽的,我们希望通过最好的机器学习工具与顶尖科学人才合作,将为患者带来更好的结果。“

  “我们很高兴能与我们的其他行业合作伙伴一起参加麻省理工学院的机器学习联盟,”诺华生物医学研究所全球发现化学计算机辅助药物发现负责人JosDuca说。“该联盟将利用最先进的机器学习方法应对高效,有针对性的路线规划挑战。最终,我们希望这能加速我们制造更安全,更有效的抗人类疾病药物的能力。“

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