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Dual Use of Artificial Intelligence-powered Drug Discovery. ​

文献信息 ​

DOI10.1038/s42256-022-00465-9
PMID36211133
期刊Nature machine intelligence
影响因子23.9
JCR 分区Q1
发表年份2022
被引次数73
关键词人工智能, 药物发现, 生化武器
文献类型Journal Article
ISSN2522-5839
页码189-191
期号4(3)
作者Fabio Urbina, Filippa Lentzos, Cédric Invernizzi, Sean Ekins

一句话小结 ​

在一场国际安全会议上，研究者探讨了人工智能技术在药物发现中的潜在滥用，尤其是在设计新型生化武器方面的问题。通过思想实验演变为计算证明，强调了对AI应用的监管与伦理审视的重要性，以防其被用于危害人类的目的。

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人工智能 · 药物发现 · 生化武器

摘要 ​

一场国际安全会议探讨了药物发现领域的人工智能（AI）技术如何被滥用于新型生化武器的设计。一项思想实验演变为计算证明。

英文摘要 ​

An international security conference explored how artificial intelligence (AI) technologies for drug discovery could be misused for de novo design of biochemical weapons. A thought experiment evolved into a computational proof.

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主要研究问题 ​

  1. 人工智能在药物发现中的应用如何平衡创新与安全性？
  2. 有哪些具体案例展示了人工智能技术在药物发现中的潜在滥用？
  3. 目前有哪些国际法规或政策可以防止人工智能在药物发现中的双重用途？
  4. 在药物发现领域，如何评估人工智能技术的风险与收益？
  5. 针对人工智能药物发现的潜在威胁，科研机构和企业应采取哪些预防措施？

核心洞察 ​

研究背景和目的 ​

随着人工智能（AI）技术的快速发展，药物发现领域正在经历重大变革。然而，这些技术的滥用潜力引发了广泛关注。本研究旨在探讨AI在药物发现中的应用可能被用于新型生化武器设计的风险，强调安全性和伦理性的重要性。

主要方法/材料/实验设计 ​

本研究采用了思维实验和计算机模拟的方法来评估AI技术在生化武器设计中的潜在应用。研究流程如下：

Mermaid diagram
  1. AI技术在药物发现中的应用：分析当前AI技术在药物研发中的应用案例。
  2. 识别潜在滥用风险：讨论AI技术如何被不法分子用于设计生化武器。
  3. 设计思维实验：构建思维实验框架，以模拟AI滥用情境。
  4. 进行计算机模拟：利用计算机模型进行实验验证，分析AI设计的生化武器的可行性。
  5. 评估结果与影响：对模拟结果进行分析，评估其对公共安全的影响。
  6. 提出安全性建议：基于研究结果，提出防范措施和政策建议。

关键结果和发现 ​

  • AI技术在药物发现中展现出强大的能力，但同时也可能被用于设计新型生化武器。
  • 通过计算机模拟，研究表明AI可以生成有效的生化武器设计方案，验证了其滥用的可能性。
  • 思维实验的结果揭示了缺乏监管的情况下，AI技术的滥用风险显著增加。

主要结论/意义/创新性 ​

本研究强调了在AI技术迅速发展的背景下，必须重视其潜在的滥用风险。提出了以下几点主要结论：

  • AI在药物发现中的应用需加强监管，以防止其被用于危害公共安全的目的。
  • 研究创新性在于通过思维实验与计算机模拟结合，提供了一个评估AI滥用风险的新视角。
  • 研究结果为政策制定者提供了科学依据，促进对AI技术的伦理和安全性讨论。

研究局限性和未来方向 ​

  • 本研究主要基于模拟和理论推演，缺乏实证数据支持，未来可结合实际案例进行更深入的研究。
  • 未来研究应探索如何建立有效的监管框架，以平衡AI技术的发展与安全性。
  • 进一步的工作还需关注AI技术在其他领域（如生物技术）的滥用潜力，扩展研究范围。
研究局限性未来方向
缺乏实证数据支持结合实际案例进行深入研究
研究范围有限探索AI在其他领域的滥用潜力
理论推演为主建立有效的监管框架

参考文献 ​

  1. The ToxCast program for prioritizing toxicity testing of environmental chemicals. - David J Dix;Keith A Houck;Matthew T Martin;Ann M Richard;R Woodrow Setzer;Robert J Kavlock - Toxicological sciences : an official journal of the Society of Toxicology (2007)
  2. REINVENT 2.0: An AI Tool for De Novo Drug Design. - Thomas Blaschke;Josep Arús-Pous;Hongming Chen;Christian Margreitter;Christian Tyrchan;Ola Engkvist;Kostas Papadopoulos;Atanas Patronov - Journal of chemical information and modeling (2020)
  3. MegaSyn: Integrating Generative Molecular Design, Automated Analog Designer, and Synthetic Viability Prediction. - Fabio Urbina;Christopher T Lowden;J Christopher Culberson;Sean Ekins - ACS omega (2022)
  4. AiZynthFinder: a fast, robust and flexible open-source software for retrosynthetic planning. - Samuel Genheden;Amol Thakkar;Veronika Chadimová;Jean-Louis Reymond;Ola Engkvist;Esben Bjerrum - Journal of cheminformatics (2020)
  5. Acetylcholinesterase inhibitors (nerve agents) as weapons of mass destruction: History, mechanisms of action, and medical countermeasures. - Vassiliki Aroniadou-Anderjaska;James P Apland;Taiza H Figueiredo;Marcio De Araujo Furtado;Maria F Braga - Neuropharmacology (2020)
  6. Erratum: CATMoS: Collaborative Acute Toxicity Modeling Suite. - Kamel Mansouri;Agnes Karmaus;Jeremy Fitzpatrick;Grace Patlewicz;Prachi Pradeep;Domenico Alberga;Nathalie Alepee;Timothy E H Allen;Dave Allen;Vinicius M Alves;Carolina H Andrade;Tyler R Auernhammer;Davide Ballabio;Shannon Bell;Emilio Benfenati;Sudin Bhattacharya;Joyce V Bastos;Stephen Boyd;J B Brown;Stephen J Capuzzi;Yaroslav Chushak;Heather Ciallella;Alex M Clark;Viviana Consonni;Pankaj R Daga;Sean Ekins;Sherif Farag;Maxim Fedorov;Denis Fourches;Domenico Gadaleta;Feng Gao;Jeffery M Gearhart;Garett Goh;Jonathan M Goodman;Francesca Grisoni;Christopher M Grulke;Thomas Hartung;Matthew Hirn;Pavel Karpov;Alexandru Korotcov;Giovanna J Lavado;Michael Lawless;Xinhao Li;Thomas Luechtefeld;Filippo Lunghini;Giuseppe F Mangiatordi;Gilles Marcou;Dan Marsh;Todd Martin;Andrea Mauri;Eugene N Muratov;Glenn J Myatt;Dac-Trung Nguyen;Orazio Nicolotti;Reine Note;Paritosh Pande;Amanda K Parks;Tyler Peryea;Ahsan Polash;Robert Rallo;Alessandra Roncaglioni;Craig Rowlands;Patricia Ruiz;Daniel Russo;Ahmed Sayed;Risa Sayre;Timothy Sheils;Charles Siegel;Arthur C Silva;Anton Simeonov;Sergey Sosnin;Noel Southall;Judy Strickland;Yun Tang;Brian Teppen;Igor V Tetko;Dennis Thomas;Valery Tkachenko;Roberto Todeschini;Cosimo Toma;Ignacio Tripodi;Daniela Trisciuzzi;Alexander Tropsha;Alexandre Varnek;Kristijan Vukovic;Zhongyu Wang;Liguo Wang;Katrina M Waters;Andrew J Wedlake;Sanjeeva J Wijeyesakere;Dan Wilson;Zijun Xiao;Hongbin Yang;Gergely Zahoranszky-Kohalmi;Alexey V Zakharov;Fagen F Zhang;Zhen Zhang;Tongan Zhao;Hao Zhu;Kimberley M Zorn;Warren Casey;Nicole C Kleinstreuer - Environmental health perspectives (2021)

引用本文的文献 ​

  1. MegaSyn: Integrating Generative Molecular Design, Automated Analog Designer, and Synthetic Viability Prediction. - Fabio Urbina;Christopher T Lowden;J Christopher Culberson;Sean Ekins - ACS omega (2022)
  2. [Preparedness on Assaults with Highly Toxic Substances in Public Space]. - Martin Socher;Thomas Zilker;Hermann Fromme;Manfred Wildner - Gesundheitswesen (Bundesverband der Arzte des Offentlichen Gesundheitsdienstes (Germany)) (2022)
  3. Assessing emerging technologies from an arms control perspective. - Maximilian Brackmann;Michèle Gemünden;Cédric Invernizzi;Stefan Mogl - Frontiers in research metrics and analytics (2022)
  4. AI in drug discovery: A wake-up call. - Fabio Urbina;Filippa Lentzos;Cédric Invernizzi;Sean Ekins - Drug discovery today (2023)
  5. Al-novation: Finding New Uses for Artificial Intelligence Across Industries. - Sean Ekins - GEN biotechnology (2022)
  6. A teachable moment for dual-use. - Fabio Urbina;Filippa Lentzos;Cédric Invernizzi;Sean Ekins - Nature machine intelligence (2022)
  7. Preventing AI From Creating Biochemical Threats. - Fabio Urbina;Filippa Lentzos;Cédric Invernizzi;Sean Ekins - Journal of chemical information and modeling (2023)
  8. Validation of Acetylcholinesterase Inhibition Machine Learning Models for Multiple Species. - Patricia A Vignaux;Thomas R Lane;Fabio Urbina;Jacob Gerlach;Ana C Puhl;Scott H Snyder;Sean Ekins - Chemical research in toxicology (2023)
  9. Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation and Optimization. - Alex Morehead;Jianlin Cheng - ArXiv (2024)
  10. Escin's Multifaceted Therapeutic Profile in Treatment and Post-Treatment of Various Cancers: A Comprehensive Review. - Sunnatullo Fazliev;Khurshid Tursunov;Jamoliddin Razzokov;Avez Sharipov - Biomolecules (2023)

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