癌症是一种困扰着全世界的疾病，是对人类生命的最大挑战之一。为了加快癌症新药的研发，一家名为Insilico Medicine生物技术研究公司希望通过人工智能技术来削减研究所需的时间，从而彻底改善药物研发现状。他们所使用的方法在医学杂志《Oncotarget》发表的一项研究中表明，其研究人员建立了两个计算机网络(被称为生成式对抗网络，简称GANs)。其中一项研究提出了可能具有抗癌特性的新分子，另一种则是否定哪些药物抗癌无效。第一个网络一直试图“欺骗”后者，让后者接受新的分子作为合法药物，这两种方法都能更好地了解癌症治疗应该是什么样子。一旦它们通过相互测试，这些网络就可以用来检测化合物，以检测它们的抗癌潜力。
通过这种方式，Insilico Medicine研究团队从一个公共数据库中筛选了7200万种化学物质。在GANS中选择的这些化合物中已经有60项获得癌症治疗药物专利，这意味着网络能够准确地鉴定出这些药物，而其选择的其他化合物也很可能值得进一步研究。与体外实验相比，这种方法不仅可以更快的促进癌症新药开发，而且还能给研究带来更多的经济效益。但并非所有人都对silico testing的应用抱有信心。许多使用更传统的生物和化学方法的癌症研究人员不熟悉人工智能，这样的实验结果可能会不好取信于他们。“对他们来说，这是一个黑盒子。”
Olexandr Isayev是北卡罗来那大学的助理教授，他的实验室专注于开发人工辅助药物发现的方法。他说“大多数发表的论文，包括这篇论文，都是纯粹的计算性的。所以，一些预测可能是错误的。我真的很想看到“人工智能发现”的药物分子的首次被实验确认是成功的。”康安途也期待新的技术能够推动癌症新药的研发，拯救更多的生命！
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