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DrugAI

关注人工智能与化学、生物、药学和医学的交叉领域进展，提供“原创、专业、实例”的解读分享。

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Cancer Res. | 蒋庆华/许召春团队建立基于外周血免疫特征的多癌种早期诊断模型

大数据模型数据性能人工智能

近日，哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学蒋庆华/许召春教授团队提出基于外周血免疫信号的癌症早期诊断新思路，研发了首个基于外周血免疫特征的多癌种早期诊断人工智能模型，相关成果以“The deep learning framework iCanTCR enables early cancer detection using the T cell receptor repertoire in peripheral blood”为题发表在美国癌症研究协会官方期刊Cancer Research上。

2024-04-19

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Nat. Commun. | 基于最优传输的单细胞数据集成统一计算框架

大数据数据集成

本文介绍由同济大学控制科学与工程系的洪奕光和中国科学院数学与系统科学研究院的万林共同通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：单细胞数据集成可以提供细胞的全面分子视图。然而，如何整合异质性单细胞多组学以及空间分辨的转录组学数据仍然是一个重大挑战。为此，作者提出了uniPort，这是一种结合耦合变分自动编码器（coupled-VAE）和小批量不平衡最优传输（Minibatch-UOT）的统一单细胞数据集成框架。它利用高度可变的通用基因和数据集特异性基因进行集成，以处理数据集之间的异质性，并可扩展到大规模数据集。uniPort 将异质性单细胞多组学数据集嵌入到共享的潜在空间。它还可以进一步构建一个用于跨数据集基因插补的参考图谱。同时，uniPort提供了一个灵活的标签传输框架，以使用最优传输计划去卷积异构的空间转录组数据，而不是嵌入潜在空间。作者通过应用uniPort集成多种数据集，包括单细胞转录组学、染色质可及性和空间分辨转录组学数据，从而证明了uniPort的能力。

2023-02-13

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Nature Medicine | 基于群体学习的分散式人工智能在癌症组织病理学中的应用

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本文介绍由英国利兹大学圣詹姆斯医学研究所、德国国家肿瘤疾病中心的Jakob Nikolas Kather住院医师团队发表在Nature Medicine的研究成果。作者展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明，使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型，并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示，经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型，并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外，作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来，SL可用于训练分布式AI模型，用于任何组织病理学图像分析任务，从而无需数据传输。

2022-06-10

5770

借助数据科学推动药物发现的十条简单规则

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实验科学更像是一种将实体表征为人类可识别信息的一个过程，这个过程产生了海量高维复杂的数据，即数字化。统计学、机器学习和深度学习等从数据中寻找规律和发现知识。回顾从药学专业毕业，然后经历很多各种实验和实验数据的产生过程，再加上从事计算的经历，以及最近几年在数据挖掘和AI领域的深入，深知数据科学和AI在制药行业变革中的巨大潜力。通晓数据的产生以及数据挖掘是智能化的基石，药学教育也应该顺应时代和产业需求建立交叉学科人才的培养。

2021-02-02

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PLOS BIOLOGY | COVID-2019的网络医学与临床真实世界大数据研究

大数据深度学习人工智能

今天给大家介绍的是发表在Plos Biology的一篇文章，“A network medicine approach to investigation and population-based validation of disease manifestations and drug repurposing for COVID-19“。由严重急性呼吸系统综合征2型冠状病毒(SARS-CoV-2)引起的2019年全球冠状病毒病(COVID-19)大流行造成了前所未有的社会和经济后果。疾病的共病导致COVID-19的发病和死亡风险显著增加，但其潜在机制仍不清楚，目前也还没有被批准的治疗方法。本研究旨在利用网络医学方法以及临床和多组学观察，确定SARS-CoV-2的发病机制、疾病表现和COVID-19的治疗方法。本研究提供了一个综合网络医学平台，用于预测与COVID-19相关的疾病表现，并识别了褪黑素可能作为潜在预防和治疗COVID-19的药物。

2021-02-02

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Drug Discov. Today| AI在基于真实世界数据的药物开发中的应用

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今天给大家介绍一篇由ZhaoyiChen, JiangBian等人2020年12月24日发表在Drug Discovery Today上的一篇综述文章” Applications of artificial intelligence in drug development using real-world data”。FDA一直在积极推动真实世界数据(RWD, real-world data )在药物开发中的应用。RWD可以产生重要的真实世界证据，反映治疗方法使用的真实世界临床环境。同时，人工智能(AI)，特别是机器和深度学习(ML/DL)方法，已经越来越多地被用于药物开发过程的许多阶段。AI的进步也为分析大型、多维的RWD提供了新的策略。

2021-02-01

9030

Nat. Com. Sci.｜稳定维护隐藏开关以提高基因表达的稳定性

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今天给大家介绍的是沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)高欣教授课题组(http://sfb.kaust.edu.sa)2021年1月14日发表在《Nature Computational Science》的一篇文章，“Stable maintenance of hidden switches as a strategy to increase the gene expression stability”。严重的压力下，野生型生物体可以释放出在正常条件下隐藏的替代表型，这些表型与潜在的遗传变异有关。研究人员通过使用计算模拟，分析了稳定化选择下基因电路的适应性进化。发现在最佳表达水平周围，不同的策略演化都降低了基因表达噪声的水平。为了从一个具有双稳态个体的创始种群中逐步提高基因表达稳定性，进化的方向始终是沿着提高双稳态系统潜在屏障高度的方向进行。结果表明，隐藏的表型开关可以在环境静止期间稳定地维持，有利于在发生实质性扰动时释放潜在的适应性表型选择。

2021-02-01

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Nucleic Acids Res | 药物靶标和转运体信息系统

在新药研发的过程中，甄选出合适的药物靶标（以下简称“药靶”）是靶向药物研发的源头，往往会成为一系列新药发现的突破口。同时，另一类重要的影响药物ADME性质的生物大分子—药物转运体（以下简称“转运体”），近期更已成为了新药发现领域的前沿热点。目前，具有疗效的主要药靶和转运体的可变性被发现是限制新药发现、造成药物耐药性、延缓新药靶临床发现速率等的关键因素，因而延伸出了诸多亟需解决的关键科学问题。如：如何严格确定药物的主要疗效药靶？如何认识转运体不同可变性间的相互影响和交互作用？针对这些问题，浙江大学药学院朱峰教授课题组，分别与同学院曾苏、余露山教授，和新加坡国立大学陈宇综教授合作，在《Nucleic Acids Research》杂志发表背靠背文章。文章分别报道了2020年最新版的《TTD: Therapeutic Target Database》和《VARIDT: Variability of Drug Transporter Database》。在人工智能（AI）药学急速发展的今天，迫切需要药靶与转运体信息的累计，推进基于大数据的AI药学研究。数据库网址如下：TTD（https://idrblab.org/ttd/）；VARIDT（https://idrblab.org/varidt/）。

2021-02-01

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CellPress | 医学上人工智能的缺失

特征工程神经网络大数据编程算法

整个医疗保健链中的利益相关者正在寻求将人工智能(AI)纳入其决策过程。从早期药物开发到临床决策支持系统，已经看到了AI如何提高效率和降低成本的示例。本文讨论了应优先考虑的一些关键因素，以使AI在整个医疗保健价值链中成功集成。特别是，研究者认为对模型的可解释性的关注对于深入了解潜在的生物学机制并指导进一步的研究至关重要。此外，讨论了在任何AI框架中集成各种类型的数据以限制偏差，提高准确性并为医学的跨学科性质建模的重要性。

2021-02-01

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RDKit | 化合物库的相似性分析

大数据可视化

实例中使用SMILES文件，该分析可以以相同的方式从分子的SDF或其他格式文件中加载数据，只需确保使用适当的方法将分子加载到RDKit中。

2021-01-29

1.2K0

药物设计的深度学习

卷积神经网络学习方法数据库大数据

过去的十年中，深度学习（deeplearning, DL）方法已经非常成功并广泛用于开发几乎每个领域的人工智能（AI）。与传统的机器学习（machine learning, ML）算法相比，DL方法在小分子药物发现和开发方面还有很长的路要走。对于DL研究的推广和应用，例如小分子药物研究和开发，还有很多工作要做。本综述主要讨论了监督学习和非监督学习等几种最强大和主流的体系结构，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和深度自动编码器网络（DAENs），总结了小分子药物设计中的大部分代表性应用；并简要介绍了如何在这些应用程序中使用DL方法。还强调了关于DL方法利弊的讨论以及我们需要解决的主要挑战。

2021-01-29

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