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AI驱动的蛋白质折叠预测在药物重定位(老药新用)中的加速实践o 亮点:结合生物医药热点,展示AI对传统行业的颠覆性效率提升
2020年3月,新冠疫情全球爆发之初,几乎没有针对性药物。全球科学家做了一件极其“复古”的事——翻遍已有药物库,看看有没有现成的药能对付新冠病毒。结果大家后来都知道了:瑞德西韦(原本针对埃博拉)、地塞米松(原本抗炎)、甚至羟氯喹(原本抗疟疾)都被推上前线。虽然有些后来被证明效果有限,但这个过程本身揭示了一个残酷现实:从零开发一个新药,平均需要10-15年,耗资26亿美元。而疫情不等人。这就是药物重定位(Drug Repurposing)——也叫“老药新用”——最大的魅力所在:已有药物的安全性数据已经完备,如果能在新适应症上起效,临床前研究可以跳过毒理、药代动力学等漫长阶段,直接进入II期临床,节省3-5年时间和数亿美元。但问题也很明显:怎么找?过去几十年,药物重定位基本靠“意外发现”(比如伟哥从心血管药变成ED药)或者“海量细胞实验筛选”。效率极低,运气成分极大。直到AI驱动的蛋白质折叠预测出现,这一切开始被重新定义。第一章:为什么蛋白质折叠跟“老药新用”有关系?要理解这个交叉点,我们需要先补一小段分子生物学基础(放心,只有两段)。1.1 锁与钥匙的误会传统药物设计有个经典比喻:药物分子是钥匙,靶点蛋白是锁。药效好不好,看钥匙能
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