微商网消息：

帕金森病影响着全球超过 600 万人，预计到 2040 年这一数字将增加两倍。当人们患上帕金森病时，一些蛋白质会失控并导致神经细胞死亡。 当这些蛋白质错误折叠时，它们会形成称为路易体的异常聚集体，这些聚集体在脑细胞内积聚并阻止其正常运作。

寻找帕金森病潜在治疗方法的一种途径是识别抑制 α-突触核蛋白聚集的小分子。 这次，该团队使用机器学习技术快速筛选包含数百万条目的化学库，以识别与淀粉样蛋白聚集体结合并防止其增殖的小分子。 最终鉴定出五种高效化合物。

利用人工智能技术，研究人员将初始筛选过程加快了 10 倍，并将成本降低了 1,000 倍，这意味着帕金森病的潜在治疗方法可以更快地开发出来。

使用这种方法，研究小组开发了一种化合物，以聚集体表面的“口袋”为目标，这些“口袋”负责聚集体本身的指数增长。 该化合物的功效比之前报道的强数百倍，而且开发成本也低得多。

领导这项研究的 教授表示，机器学习正在对药物发现过程产生影响，加快识别最有前途的候选药物的过程。 由于时间和成本的显着减少，未来可以进行多种药物开发计划。

【主编圈子】

人工智能技术越来越多地应用于医学研发领域。 具体表现是，不仅该领域的应用越来越广泛，很多细分领域的研发和设计也越来越多地受益于这项技术。 利用人工智能技术设计帕金森病药物，大大提高了效率，就是很好的案例之一。 预计人工智能技术未来将为药物研发带来更多新的可能性。

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