AI 将帕金森病药物设计提速十倍，可识别阻止该病症特征蛋白聚集小分子

根据剑桥大学官网近日发布的信息，该校研究人员利用人工智能技术加速了帕金森病治疗方法的开发进程。研究人员设计并使用了一种基于AI的策略，旨在识别能够阻止α-突触核蛋白聚集的小分子，这将为寻找潜在治疗方法提供一条新的途径。

研究团队通过机器学习技术，在包含数百万个条目的化学库中进行快速筛选，以确定与淀粉样蛋白聚集体结合并阻止其增殖的小分子。最终，他们确定了5种高度有效的化合物供进一步研究。借助人工智能“借力”，初始筛查过程的速度已经提高了10倍，并且成本也降至原额的千分之一，这使得研发出帕金森病潜在疗法的速度相比以往显著加快。

据该研究的领导者米歇尔·文德鲁斯科洛教授介绍，机器学习正在对药物发现过程产生影响，它能够加快识别最有前途的候选药的过程。由于时间和成本大幅减少，未来可以实行多个药物开发计划。这项研究成果已经发表在《自然-化学生物学》杂志上。

原文：

4月22日，剑桥大学官网发布了该校研究人员利用人工智能加速帕金森病治疗方法开发进程的消息。研究人员设计并使用基于AI的策略来识别阻止α-突触核蛋白聚集的小分子，这将成为寻找潜在治疗方法的一条新途径。

研究团队通过机器学习技术，在包含数百万个条目的化学库中进行快速筛选，以确定与淀粉样蛋白聚集体结合并阻止其增殖的小分子。最终，他们确定了五种高度有效的小分子化合物，并认为这些化合物具有潜在治疗作用。

借助人工智能“借力”，初始筛查过程的速度已经提高了十倍，并且成本也降至原先的十分之一。这意味着研发出帕金森病潜在疗法的速度比以前有了显著提高。

根据该研究的领导者米歇尔·温德鲁斯科教授的介绍，机器学习正在改变药物发现领域。它可以快速识别出最有前途的候选药物，并大幅减少时间和成本。未来可能实行多个药物开发项目。

这项研究成果已在《自然-化学生物学》杂志上发表。