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您是做结合AI做mRNA药物的设计，还有很多团队也在做类似的事情，那怎么实现差异化发展？

谢志

mRNA

2023-02-24

差异化来自于你应用的场景，你解决的问题。你核心竞争力的前端是来自于你的数据，后端是来自于你AI做出模型之后，你对生物学或者药理学的理解。所以差异化，我觉得是谁能在一个细分领域里做得更好。做药，其实很难一家独大。像chat gpt它是在一个非常细分的领域里，在这种大量的文本挖掘里，谁做的最好，可能就会占非常大的市场份额，但是做药的环节太多了。

差异化我觉得还是在你本身的制药和做生物的技术优势里，AI只是一个辅助工作。虽然我自己做AI很久了，但是我一直认为AI只是一个工具，你最终解决的还是你细分领域的问题。

小核酸偶联药物（XOC）与LNP在肝外递送的靶向性情况对比

张雪峰

XOC

LNP

2023-02-24

我们没有直接对比过，这方面有我们自己的思考，不见得有数据支撑。但是我们之所以做直接偶联靶向性分子是有几个原因：

第一个， LNP非肝靶向已经探索了很久了，它仍然面对一些挑战，可能还有一些先天的不足。另外最新的进展是，大家试图在LNP上偶联有靶向性的分子，比如偶联一个抗体来实现它的靶向性。那为什么不直接把靶向性的抗体和小核酸直接实现偶联，从我们已有的数据和经验来看，这个是做得到的。

当然， LNP其实有自己的优势领域。在Oligo这块，我们更倾向于用直接偶联的方式来解决递送的问题。

如何设计类似的以核开关为靶标的药物？

任艾明

核开关

2023-02-24

目前已经鉴定的这些合开关，三维结构都已经拿到了，所以你如果直接以三维结构为基础去做一些虚拟筛选，这样是可以的。但是另外一方面，对于核开关之所以没有成药，我觉得原因是它在实验中的筛选工具，其实并没有特别理想。

核开关为什么能做作为抗生素的靶标发挥作用，比如我们找到一个药物分子，它target核开关上面，那它就可以抑制比如细菌里的NAD合成或者SAM的合成，包括其他的一些比较重要的代谢物，像FMN、TPP，都是可以被target，这样把它抑制合成了就可以抑制细菌的生长。

2015年，默克公司做了一个叫 Ribocil分子，它是target到FMN上的，的确证实了它能够抑制细菌的生长，但是最后没有成药。因为我集中在基础研究上，后面也没有去跟踪。

用氘取代氢实现了长效，但药效方面并不发生变化，那您用硒取代氧对药效等各方面会有什么影响？

黄震

核酸药物

2023-02-24

我们的预测是药效会大大地提高。因为核酸药物面临着两个主要问题，除了递送之外，还有一个问题是稳定性。现在大家不提稳定性是因为核酸多数通过修饰稳定问题得到了解决。硒核酸本来就是帮助解决稳定性。硒原子比硫原子还要大，从稳定性角度来讲，它的稳定性是相当高的。我们做过相应的实验，发现引入硒后，核酸分子的稳定性至少可以提高10倍。

另外，硒原子的疏水性要强很多，它能够帮助核酸分子跨过细胞膜，这也是我们认为药效会提升的原因，同时硒又是一种微量元素，对人体是有益的，如果有这种带有硒的核酸作为药物，大家也可以得到一些额外的微量元素，对于健康的作用还是增加的。

用氘取代氢，原子半径，其实没有什么改变。用氘取代氢，在功效上个别情况是有所改善的，但是并不是像大家期待的那么显著，恐怕能够提升5%到10%的稳定性。氘取代氢的目的主要是绕开专利，而不是提高药效。

您认为在AI中算法和数据哪个更重要？

谢志

AI创新

AI技术

2023-02-24

数据远远比算法重要。所以大家看到这一年来AI制药公司，如晶泰、华大智造，他们都开始往高通量的实验平台发展，可能大家也意识到AI需要非常大量的高质量数据，所以就是软硬结合的趋势，光靠AI是远远不够的，还是需要大量的湿实验的积累。

像我举的两个例子，AlphaFold 2是基于PDB的数据，PDB是全世界几十年来解的晶体，而且晶体质量非常高，chat gpt的突破是因为把我们互联网上的所有文字的数据全部训练，从这两个突破上来看，其实都是数据上带来的突破，在制药上会更困难复杂。