谷歌母公司Alphabet近日宣布成立AI制藥公司——Isomorphic Laboratories，新公司旨在運用AI技術加速生物醫(yī)學突破并找到治療疾病的新方法。
傳統(tǒng)藥物研發(fā)流程周期長、成本高、效率低，AI技術的不斷成熟為制藥帶來了新的曙光。人工智能方法將越來越多地不僅用于分析數(shù)據(jù)，還將用于復雜生物現(xiàn)象的強大預測和生成模型。
時至今日，新冠肺炎疫情席卷全球將近兩年，抗病毒、抗感染藥物需求大幅上漲，刺激藥企加大研發(fā)力度，加快制藥步伐，同時刺激了傳統(tǒng)行業(yè)對技術的渴求，制藥為AI技術帶來了廣闊的應用土壤。
AI加速蛋白質預測流程
谷歌新成立公司Isomorphic Laboratories的創(chuàng)始人兼CEO德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis），正是谷歌AI公司Deepmind的掌舵人，AI系統(tǒng)AlphaFold的發(fā)明者。2020年，在有著“蛋白質結構預測奧運會”之稱的CASP 14上，AlphaFold二代版本AlphaFold2以原子水平的高精準度驚艷全場。這意味著這個人工研發(fā)的AI系統(tǒng)，已經達到了人類利用冷凍電子顯微鏡等復雜儀器觀察預測的水平。中國科學院院士施一公認為，這是人工智能對科學領域最大的一次貢獻。
了解蛋白質的折疊結構可以幫助藥品研發(fā)人員開發(fā)藥物靶點，加快藥物研發(fā)速度。中國工程院院士李國杰發(fā)文指出，目前已知氨基酸順序的蛋白質分子有1.8億個，但其三維結構信息被徹底看清的還不到0.1%，已經成為生物學界最棘手的問題之一，困擾科學家50年之久。
DeepMind公司在Nature期刊上宣布已將人類的98.5%的蛋白質預測了一遍，計劃今年底將預測數(shù)量增加到1.3億個，達到了人類已知蛋白質總數(shù)的一半，并且公開了AlphaFold 2的源代碼，免費開源有關數(shù)據(jù)集，供全世界科研人員使用。
IsomorphicLaboratories將針對藥物與身體相互作用建立模型，在DeepMind蛋白質結構方面的工作基礎上，將繼續(xù)探究多種蛋白質如何相互作用?？梢哉f，AlphaFold 2為IsomorphicLaboratories在探索蛋白質結構上奠定了堅實的基礎。目前，Isomorphic Laboratories正在招聘一支“世界一流的多學科團隊”，未來將與DeepMind一起共同推進AI在新藥開發(fā)領域的發(fā)展。
AI制藥吸引各行業(yè)頭部企業(yè)入局
像谷歌一樣的AI制藥行業(yè)頭部企業(yè)不乏少數(shù)。新冠肺炎疫情持續(xù)在全球蔓延，催促醫(yī)藥企業(yè)加快藥品研發(fā)流程，同時吸引了更多跨界企業(yè)的目光，在中國，新型信息技術領域有著良好基礎的阿里巴巴、騰訊、百度迅速投入，字節(jié)跳動也開始嘗試向技術型公司轉型，去年年底開啟AI制藥布局。
賽迪顧問人工智能產業(yè)研究中心分析師杜欣澤向《中國電子報》記者指出，目前，人工智能在藥物研發(fā)、醫(yī)藥制造以及藥品流通等環(huán)節(jié)均已實現(xiàn)初步應用。相比傳統(tǒng)制藥，AI能夠克服傳統(tǒng)機械自動化、固定程序化執(zhí)行的缺點，具有更高的穩(wěn)定性和外部環(huán)境的適應能力，從而借助人工智能技術可以在制藥的更多環(huán)節(jié)替代人工。
新冠肺炎疫情爆發(fā)期間，醫(yī)療行業(yè)迎來大考。5G、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術輪番上陣，AI在藥物研發(fā)領域發(fā)揮了重要作用。
2020年1月，新冠肺炎疫情爆發(fā)之際，百度、阿里云宣布向全球公共科研機構免費開放一切AI算力，支持病毒基因測序、新藥研發(fā)、蛋白篩選等工作，以加速新型冠狀病毒肺炎新藥和疫苗研發(fā)；百度研究院向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間算法LinearFold以及世界上現(xiàn)有最快的RNA結構預測網站，以提升新型冠狀病毒RNA空間結構預測速度，從而助力疫情防控。
醫(yī)藥需求激增之下，AI技術與傳統(tǒng)藥業(yè)成為傳統(tǒng)藥企、科技企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)關注的熱點，AI正在全面賦能藥品研發(fā)、制造、流通等環(huán)節(jié)。
IDC中國Health Insights行業(yè)研究與咨詢服務部高級研究經理肖宏亮指出，人工智能技術已經成為加速新藥研發(fā)和降低研發(fā)成本的重要技術推動力，信息化技術在新藥研發(fā)規(guī)劃、新藥設計、藥物臨床試驗等新藥研發(fā)環(huán)節(jié)中發(fā)揮著重要作用。
AI制藥商業(yè)落地需多層面共同推進
早在幾十年前，就有生物領域專家提出，將人工智能技術運用在藥物發(fā)現(xiàn)中的可能性。然而受制于各種影響因素，AI制藥在實現(xiàn)規(guī)?；瘧梅矫孀叩糜行┞?。
從計算層面來看，算法、算力和數(shù)據(jù)是相互交融的，制藥領域的這三個方面上仍有很大的提升空間。杜欣澤指出，算法是最核心的挑戰(zhàn)，當前成熟度較高的人工智能技術多適用于安防監(jiān)控和商業(yè)活動等，適用于制藥的AI算法理論體系尚在建立階段。同時分子層面的研究所需的算力要遠遠超過普通的商業(yè)應用，計算時間與算力成本之間的平衡成為AI制藥發(fā)展的挑戰(zhàn)之一。
在數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的合規(guī)獲取以及如何滿足大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)的需求。
不過，在疫情驅動下，頭部藥企均開始積極與AI制藥創(chuàng)企建立合作，在新藥研發(fā)上取得實質性突破。去年1月，英國AI制藥創(chuàng)企Exscientia宣布，其使用AI設計的免疫腫瘤分子EXS21546進入人體臨床試驗。目前，Exscientia已與拜耳、賽諾菲、葛蘭素史克等知名藥企達成合作；今年2月，端到端AI藥物研發(fā)公司英矽智能（InsilicoMedicine）宣布，通過新藥靶點發(fā)現(xiàn)平臺PandaOmics和AI分子生成和設計平臺Chemistry42平臺，研發(fā)出特發(fā)性肺纖維化(IPF)疾病新靶點，設計出用于治療的全新化合物。據(jù)了解，英矽智能已與輝瑞、安斯泰來、強生公司旗下楊森制藥、大正制藥等多家一流的生物醫(yī)藥公司達成合作。
目前，國內外已集結了Exscientia、英矽智能、晶泰科技、冰洲石生物、賽恪科技、深度智耀等一批優(yōu)秀的AI制藥企業(yè)，共同推動行業(yè)規(guī)?；虡I(yè)落地進程。
談到政策層面對行業(yè)的支持，杜欣澤向記者指出，醫(yī)藥領域的審批周期長、成本高，通常需要3年左右的臨床測試才能夠正式進入市場流通，而AI制藥會在很多流程上進行顛覆性改變，需要在審批流程上進行優(yōu)化；AI制藥尚處于行業(yè)起步期，算法的評判以及行業(yè)的相關標準以及要求尚未建立。業(yè)內專家呼吁，期待加強前瞻性布局，加快推動標準體系制定，促進AI制藥行業(yè)健康有序發(fā)展。
