新的人工智能软件可以加速药物开发

新的人工智能软件可以加速药物开发

药理学研究中的药物发现和开发——包括药物开发早期阶段活性物质的风险评估——仍然很大程度上依赖于动物实验。除了伦理问题之外，动物研究非常昂贵且耗时。他们通常还需要高素质员工的持续监督和评估。因此，开发可以代替标准动物测试的自动评估方法将为药物发现带来广泛的好处。

对这些替代方法的追求是“Embryonet-AI”项目的重点，Patrick Müller 刚刚获得了欧洲研究理事会 (ERC) 价值 15 万欧元的概念验证资助。穆勒是康斯坦茨大学发育生物学教授，也是康斯坦茨卓越集群 - 集体行为的成员。他的项目建立在他和他的团队在 ERC 资助的 Ace-of-Space 项目（“时空模式形成的分析、控制和工程”）中获得的见解的基础上。 Müller 新项目的目标是进一步开发人工智能辅助图像分析软件 Embryonet，该软件可以自动检测动物胚胎发育过程中出现的缺陷。

Embryonet 可以快速、经济高效且高度准确地评估物质对生物系统发育的影响。诸如可见的发育缺陷之类的负面影响会被自动识别并与相应的信号通路联系起来。 Embryonet 的准确性甚至超过了人类专家。 “我们看到该软件在药物开发中的巨大潜力，特别是在识别潜在合适物质的早期阶段，用于进行风险评估和研究波动药物的作用机制，”Müller 说。

不仅仅是胚胎

Patrick Müller 和他的团队在 2023 年发表在《自然方法》杂志上的一项使用斑马鱼胚胎的研究中首次提出了 Embryonet。此后，该软件已扩展到包括类器官。 “类器官是在实验室中使用人类干细胞产生的人造组织。它们的结构类似于肝脏、肾脏或大脑等小器官，可以在药物研究中用作这些器官的模型，”Müller 解释道。

作为概念验证资助的一部分，Müller 和他的团队将进一步改进 Embryonet 所基于的人工智能模型，以提高其准确性，最重要的是提高其功能。与此同时，该团队希望创建一个在线平台，使 Embryonet 可供全球用户使用。为了实现这一目标，穆勒和他的团队将与其他研究人员、行业合作伙伴和主要监管机构携手合作，确保在线平台满足未来用户的需求并满足监管要求。总体目标是将 Embryonet 开发成可上市的产品。

这个想法：由于 Embryonet 是完全自动化的，制药公司可以将该平台完全集成到他们的研究管道中。例如，您可以使用 Embryonet 在高通量过程中同时测试数百种物质，了解它们对特定器官或发育过程的影响或风险，而无需针对每种物质对大量测试动物完成长期研究。 Embryonet 还提供了有关潜在新药作用机制的信息。 “从长远来看，Embryonet 可以取代药物研究中的大量动物实验，并通过自动化加速传统流程，同时显着降低成本，”Patrick Müller 总结道。

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