AI模型精準識別基因與藥物靶點

科技日報北京9月20日電 （記者張夢然）美國哈佛醫學院團隊開發出一種名為PDGrapher的人工智能（AI）模型，能夠精準識別可逆轉細胞疾病狀態的基因與藥物靶點，有望徹底改變藥物發現的路徑。該成果發表在新一期《自然·生物醫學工程》雜志上。

與傳統藥物研發聚焦單一蛋白質靶點不同，PDGrapher通過分析疾病的多重驅動因素，系統性地預測最有可能將患病細胞恢復至健康狀態的治療策略，并推薦最佳的單一或聯合靶點。該工具現已免費向科學界開放。

研究團隊表示，傳統的藥物發現過程就像品嘗數百道菜肴，只為找到一道味道最完美的。而PDGrapher更像一位精通烹飪的大廚，很清楚最終想要的風味，并知道如何搭配食材來實現它。

PDGrapher是一種圖神經網絡，屬于AI的一種。它不僅分析單個基因或蛋白質的數據，更關注它們之間的復雜聯系與相互影響。該模型構建細胞內基因、蛋白質和信號通路的動態網絡，模擬干預特定靶點后對細胞整體功能的影響，從而預測哪些組合能有效糾正功能障礙，恢復健康的細胞行為。

團隊使用治療前后患病細胞的大量數據訓練PDGrapher，使其學習如何將細胞從疾病狀態逆轉為健康狀態。隨后，他們在涵蓋11種癌癥的19個獨立數據集上進行測試，要求模型預測其從未接觸過的細胞樣本和癌癥類型的治療方案。結果表明，PDGrapher不僅能準確識別已知有效的藥物靶點（這些靶點在訓練中被刻意排除，以防止模型簡單記憶），還預測了多個有新證據支持的候選靶點。例如，模型將KDR（VEGFR2）列為非小細胞肺癌的潛在靶點，與現有臨床證據一致；同時識別出TOP2A（一種已被現有化療藥物靶向的酶）作為遏制非小細胞肺癌轉移的靶點，這與近期臨床前研究的發現相符。

與其他同類AI工具相比，PDGrapher在準確性和效率上均表現卓越。在未見過的數據集中，其對正確治療靶點的預測排名高出其他模型35%，且運算速度比現有方法快25倍。

【總編輯圈點】

人工智能技術正在為藥物研發和疾病診療帶來重要變革。在這項研究中，人工智能就像一位超級偵探，通過快速掃描和分析海量生物學數據，精準定位出導致細胞生病的“罪魁禍首”，并迅速匹配最合適的用藥方案。這有望為癌癥等疾病的治療提供新的路徑。比如，面對早期癌變細胞，可以利用人工智能提供的診療方案，精準激活細胞中的“好基因”，關閉“壞基因”，同時采用最佳藥物組合進行治療。這將避免傳統癌癥治療中的盲目性，大大提高診療效率。