能否花更少的成本，提前數年時間研發(fā)一款新藥?

　　這看起來有些“過于美好”的愿望，正隨著國內生物醫(yī)藥領域的技術發(fā)展，以及AI巨頭的紛紛入場變?yōu)楝F實。近日，百度又有“新動態(tài)”，其飛槳圖學習框架(PGL)攜手生物計算平臺螺旋槳(PaddleHelix)，在圖神經網絡國際權威榜單OGB(Open Graph Benchmark)多項分子性質預測任務中亮麗登頂，榮獲ogbg-molhiv、ogbg-molpcba兩項任務第一，在AI藥物發(fā)現領域取得新的技術突破。

　　而能在OGB登頂實則意義深遠。與斯坦福、紐約大學、加州大學洛杉磯分校、康奈爾大學、亞馬遜等眾多頂級機構同臺競技、并脫穎而出，也使得百度的技術實力獲得國際矚目與認可。事實上，OGB作為目前公認最權威的圖學習相關基準測試數據集，由斯坦福大學圖神經網絡權威團隊建立，面向不同的圖學習任務分別提供了豐富的數據集，對圖神經網絡研究者有極強的吸引力。這也是百度繼去年9月，飛槳圖學習框架發(fā)布融合標簽傳遞和圖神經網絡的統(tǒng)一模型 UniMP(Unified Message Passing)，登頂圖神經網絡權威榜單三項榜首后再一次問鼎。

(百度登頂OGB兩項榜單第一)

　　近年來，伴隨著技術發(fā)展和基礎設施改善，AI的力量突破了醫(yī)院和科室的高墻，讓醫(yī)生資源、診療方案、藥物研究等得以高速發(fā)展，其中作為現代藥物研發(fā)中關鍵一環(huán)的化合物生物活性篩選，同樣被注入了AI的能量?；衔锏纳锘钚院Y選主要目的是在大量候選化合物中，發(fā)現針對某種藥物靶點具有活性的分子。通過AI技術加持進行藥物的虛擬篩選有望代替?zhèn)鹘y(tǒng)的活性篩選方法，加速中間步驟從而大幅度降低研發(fā)成本。

　　OGB上的HIV和PCBA數據集就包含了多種生物活性實驗;其中，HIV數據集關注不同化合物是否能夠抑制HIV病毒在細胞內的復制，PCBA數據集關注不同化合物針對100多種疾病靶點的有效性。成功預測化合物這類性質對于發(fā)現針對多種疾病的有效藥物具有重要意義。百度基于飛槳圖學習框架，使用深度圖神經網絡，配合生物計算平臺螺旋槳對藥物發(fā)現領域的理解，設計自監(jiān)督學習任務學習化合物分子表示，并應用到分子性質預測中，其利用分子表示學習、圖學習技術等核心技術，幫助百度刷新榜單。

　　這次百度登頂的背后離不開飛槳圖學習框架和螺旋槳兩大“主力”的支持。據介紹，飛槳圖學習框架基于飛槳框架動態(tài)圖全新升級，具有高效、支持超大規(guī)模圖訓練、易用、預制多種主流圖學習模型等特色。飛槳圖學習框架在百度的內外部業(yè)務也是頗受歡迎，全面覆蓋推薦系統(tǒng)、搜索引擎、智能地圖等相關業(yè)務場景，在去年11月的COLING 協(xié)辦的 TextGraphs2020 比賽中也奪得冠軍，展示領先實力。

　　另一位“主力”螺旋槳則是基于百度深度學習平臺(飛槳)的生物計算平臺，其提供的核心技術能夠重點滿足生物醫(yī)藥、疫苗設計和精準醫(yī)療方面的AI需求。螺旋槳生物計算平臺還將保持著開源開放的原則，幫助生物學、藥物化學、計算機交叉學科背景的學習者、研究者和合作伙伴更便利地構建AI算法模型。

　　不難感受到，AI等尖端技術在生物醫(yī)藥領域的引擎作用將更加凸顯，不僅使生物醫(yī)藥成為AI技術落地的重要場景，也將推動乃至引領未來相關領域的創(chuàng)新爆發(fā)。而在這其中，以百度為首的眾多先進AI企業(yè)依然用AI技術搭建屬于中國的技術堡壘，不斷讓世界看到了中國科技力量的活躍之勢，也讓人工智能更好的泛于大眾、惠于大眾。未來，百度的“科技力” 有望助理生物醫(yī)藥開發(fā)，攻克艾滋病等危害人類健康的頑疾，發(fā)揮出推動“科技強國”的關鍵作用。

特別提醒：本網內容轉載自其他媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內容未經本站證實，對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，并請自行核實相關內容。本站不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。如若本網有任何內容侵犯您的權益，請及時聯(lián)系我們，本站將會在24小時內處理完畢。