GS Liu Bing thực hiện nghiên cứu cùng các đồng nghiệp.

Theo tính toán của các nhà khoa học, để đưa một sản phẩm thuốc hoàn thiện ra thị trường cần trung bình 10 năm nghiên cứu và 1 tỷ USD để đầu tư cho toàn bộ quá trình từ phát triển đến khi hoàn thiện. Trong quá trình phát triển thuốc kháng sinh, vi khuẩn kháng thuốc được ghi nhận tìm thấy ngay cả trước khi thuốc kháng sinh mới kết thúc thử nghiệm lâm sàng.

Bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với mô hình phân tử thuốc Pangu Huawei Cloud, GS Liu Bing cùng các đồng nghiệp đã thành công trong việc tìm kiếm loại thuốc kháng khuẩn phổ rộng mới chỉ trong vòng một tháng, với chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) giảm đến 70%.

Thử thách lớn nhất trong việc tìm ra dược phẩm mới nằm trong việc sàng lọc hàng trăm triệu phân tử thuốc hiện có. Theo truyền thống, quá trình sàng lọc được thực hiện bởi các chuyên gia trong phòng thí nghiệm, nhưng tiến độ chậm, chi phí đầu tư cao và tỉ lệ thất bại cao.

Mô hình phân tử thuốc Pangu của Huawei Cloud đã được thiết lập bằng cách sử dụng 1,7 tỉ phân tử sống của thuốc, có thể dự đoán được đặc tính hoá lý của các hợp chất thuốc và đánh giá theo thang điểm dựa trên tính chất của mỗi loại thuốc. Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể tiến hành các thí nghiệm sâu với mục tiêu cụ thể để xác minh các hợp chất thuốc có điểm số cao nhất.

Hơn thế nữa, quy trình tối ưu hoá cấu trúc phân tử của mô hình phân tử thuốc Pangu có thể sử dụng để tối ưu hóa cấu trúc của các hợp chất chì, giảm thiểu tác dụng phụ tiềm ẩn của các loại thuốc mới đối với các tế bào bình thường của con người.

Bảo Lâm