通过AI 加速药物开发创造稳定且治疗有效的药物
卢森堡大学物理学家 Alexandre Tkatchenko 教授的“MACHINE-DRUG”项目获得了欧洲研究委员会 (ERC) 的“概念验证”资助。该项目旨在通过独特的机器学习发现理想的药物配方算法，使药物既稳定又有效。该项目可以将药物配制过程加快 100 倍，从而使新药更安全、更便宜、更快地推向市场。
“MACHINE-DRUG”项目将在机器学习、制药应用的复杂材料(分子晶体)、量子力学和高性能计算(HPC)领域开发的创新技术，也可以应用于不同的领域食品工业、农用化学品、有机能源材料等领域，表明该项目成果的潜在应用是无限的。
在过去的十年中，Alexandre Tkatchenko教授和他的研究团队开发了基于量子和统计力学的机器学习方法和新颖的概念工具，用于研究具有数千个原子的系统。他的团队已经展示了一种新的计算方法来预测罗替高汀的晶体结构——罗替高汀是 FDA 批准的治疗帕金森氏症和不安腿病的药物——无需任何实验数据。
自 2015 年 Tkatchenko 教授抵达卢森堡以来，他的团队已经从卢森堡国家研究基金 (FNR)、ERC 和卢森堡大学高等研究院以及合作项目中吸引了超过 1000 万欧元的竞争性资金与工业合作伙伴，如谷歌、杨森制药、阿斯利康和勃林格殷格翰。
ERC Grants 旨在支持处于职业生涯阶段的任何领域的优秀科学家和学者，当他们已经成为研究领导者，并具有公认的研究成就记录时。这是授予 Tkatchenko 教授和卢森堡大学的第二笔概念证明拨款，也是 ERC 授予 Tkatchenko 教授的第五笔旗舰拨款。作为科学、技术和医学学院物理与材料科学系主任和理论化学物理学教授，他在推动分子建模领域的最新发展方面做出的杰出贡献曾在 2011 年获得启动资助， 2017 年的Consolidator Grant，一项概念证明补助金2020 年和2022 年的高级补助金。
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