人工智能在抗体药物研发中的应用.pptx

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人工智能在抗体药

物研发中的应用

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目录

PARTOne

人工智能在抗体药物研发中的背景

PARTThree

人工智能在抗体药物研发中的技术手段

PARTFive

人工智能在抗体药物研发中的优势与局限

PARTTWO

人工智能在抗体药物研发中的应用领域

PARTFoUr

人工智能在抗体药物研发中的实践案例

PARTSix

人工智能在抗体药物研发中的发展前景

人工智舱器易张揭

物研发中的背景

1997年，首个全人源化抗

体药物上市

人工智能技术在抗体药物研

发中的应用逐渐普及

1986年，首个单克隆抗体

药物上市

1975年，单克隆抗体技术

诞生

2018年，首个双特异性抗

体药物上市

2002年，首个抗体药物偶

联物上市

抗体药物研发的历程

0

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人工智能的发展和应用

人工智能在药物研发中的应用趋势

深度学习技术的突破

跨学科研究和应用的需求

大数据和高性能计算技术的发展

抗体药物研发的瓶颈和挑战

筛选难度大：需要从大量候选抗体中筛选出有潜力的抗体

专利保护期短：抗体药物的专利保护期通常在20年左右，限制了企业的盈利能力

成本高：抗体药物的研发成本通常在数亿美元以上

成功率低：抗体药物的研发成功率通常在10%以下

研发周期长：从研发到上市通常需要10年以上的时间

01

提高研发数率：通过机器学写算法，加速抗体

筛选和优化过程

02

降低研发成本：减少实验次散，降低研发或本

拓展研发领域：人工智能技术可以应用于抗体

药物研发的各个领域，如抗体结构预测、菊物

靶点发现等

人工智能在抗体药物研发中的潜力和机遇

据高的物疗数：通过深度学习，预测尚物疗效，提高菊物疗效

0304

人工智能冠抗体率物研发中的应用领

域

通过深度学习和

机器学习方法，

提高靶点发现效

率

利用生物信息学

和化学信息学方

法，对靶点进行

验证和优化

结合实验数据和

临床数据，评估

靶点的有效性和

安全性

利用人工智能技

术进行靶点预测

和筛选

靶点发现和验证

04

01

利用人工智能技术进行抗体结构预测和设

计

03

利用人工智能技术进行抗体筛选和优化

02

通过深度学习算法优化抗体亲和力和特异

性

04

结合实验数据，优化抗体生产和纯化过程

抗体设计和优化

01

实验设计：根据药物研发需求，设计合适的实验方案

03

模型训练：利用人工智能算法，训练模型，预测药物效果

05

实验实施：根据优化后的实验方案，进行实验实施，验证药物效果

02

数据收集：收集实验数据，包括药物结构、

生物活性、副作用等

04

结果分析：分析实验结果，评估药物效果，

优化实验方案

▲

实验方案设计和实施

▲

02

药物筛选：通过AI技术对药物进行筛选，降低筛选成本

03

药物设计：利用AI技术进行药物设计，提高药物研发成功率

01

药物靶点预测：利用AI技术预测药物靶点，提高药物研发效率

04

药物合成：通过AI技术进行药物合成，降低合成成本

06

药物评价：通过AI技术进行药物评价，降低评价成本

05

药物优化：利用AI技术进行药物优化，提高药物疗效和安全性

数据分析与挖掘

人卫客能在脱体药物研发中的技术手

段

集成学习：结合多种机器学习算

法，提高抗体药物研发的准确性

和效率

迁移学习：将已有的抗体药物研

发经验，应用到新的药物研发项

目中

强化学习：利用抗体药物的实验数据，优化药物研发流程

机器学习算法

深度学习：通过多层神经网络学习抗体药物的结构和功能

ABCD

深度学习算法

信息提取：

文本分类:

关系抽取：

语义分析：

生成式模型：

从大量文献

将文献按照

识别并抽取

分析文献中

利用自然语

中提取与抗

不同的主题

文献中的实

的语义信息，

言处理技术

体药物研发

进行分类，

体、属性和

理解文献中

生成新的文

相关的信息

便于查找和

关系,构建

的概念、关

献摘要或报

整理

知识图谱

系和逻辑结

构

告，提高研发效率

自然语言处理技术

抗体结构预测：

药物筛选：通

药物设计：利

药物合成：通

利用深度学习

过图像识别技

用计算机视觉

过图像识别技

算法预测抗体

术，快速筛选

技术，