深度学习能让药物研发速度提升一百万倍

　　5月25日消息，随着人口老龄化问题以及抗生素耐药性感染等各类因素的影响，现今对于新药的需求比以往任何时期都要高。但研发一款新药至少要耗资数十亿美元，周期长达14年，在这个基础之上，也仅有8%的新药能成功上市流通。

　　随着深度学习、GPU加速等新技术的产生，旧金山一家创业公司Atomwise正试图通过这些新兴技术来缩短整个研发周期，并减少研发过程中所需的高昂成本。目前Atomwise已取得了一些阶段性成果，为多发性硬化症和致命的埃博拉病毒找到了可能的药物。

　　Atomwise研究人员认为蛋白质是造成疾病产生的生物原因，蛋白质会让肿瘤生长或是引发炎症，随后研究人员开始寻找能够起到抑制或促进的目标药物，并通过一款名为AtomNet的深度学习软件，进行预测和分析药物的实际表现，如毒性和可能出现的副作用。

　　通过Tesla V100和其他NVIDIA GPU在AtomNet上的应用，新药的研发周期要比此前传统的方式快100万倍。通过深度学习选出的这些候选药，会交由制药机构、研究所、医院等相关组织进行进一步研究，以确定候选药是否可在临床中得到应用。