路透伦敦8月11日电- - -生物技术公司Iambic Therapeutics周二公布了一种突破性的人工智能模型，该模型可以大幅减少研发新药所需的时间和资金。

　　越来越多的科技初创公司正在利用人工智能来推进药物研究。此前曾获得科技巨头英伟达（Nvidia）投资的Iambic公布了其名为“Enchant”的新型人工智能药物发现模型的细节。

　　Enchant是根据大量临床前数据进行培训的，这些数据来自于在对药物进行人体试验之前对药物进行的实验室测试。该模型的设计目的是预测某种药物在研发初期的表现。

　　在Iambic公司发表的一份白皮书中，Enchant在预测人体对某些药物的吸收能力方面表现出了很高的准确性，其结果与现实世界的结果交叉参考。

　　该公司表示，其模型设定了一个新的基准，预测准确率为0.74。相比之下，早期的模型只能达到0.58。

　　Iambic联合创始人兼首席技术官Fred Manby对路透表示，使用Enchant的研究人员可能会将开发某些药物所需的投资减少一半，因为他们可以在早期阶段看到药物的成功程度。

　　“将产品推向市场的成本通常在20亿美元左右，其中很大一部分不是项目成本，而是失败率。从一种产品一直到上市的成本都来自于后期失败的高几率。”

　　“如果你在临床开发的每个阶段都有10%的改善，你基本上就会把成本减半，因为它是累积的。”

　　2018年诺贝尔化学奖得主、Iambic董事会成员弗朗西丝·阿诺德（Frances Arnold）告诉路透社，这一进展代表了人工智能在药物发现方面的重大进步。

　　阿诺德以谷歌DeepMind的AlphaFold项目为例，该项目最近为其开发者赢得了诺贝尔化学奖，他说，Enchant解决了药物发现管道中的另一个挑战。

　　“AlphaFold预测了分子如何与蛋白质目标结合的3D结构，但结构是不够的，”她说。

　　候选药物的成功取决于其药代动力学、疗效和毒性特性。《魔法》解决了这些独特而重要的挑战。”

　　(马丁·库尔特报道；编辑：Susan Fenton)

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