第一款AI藥物誕生:英公司“光速”製藥碾壓傳統研發

第一款AI藥物誕生:英公司“光速”製藥碾壓傳統研發▲圖片來源:新京報網

  原標題:第一款AI藥物誕生:公司“光速”製藥碾壓傳統研發

  文 | 鄭山海

  據媒體報道,近期英國初創公司 ExScientia 稱,他們已經使用人工智技術開發出第一款藥物。這款藥物可用來治療強迫症,不久將開始進入臨床測試階段。需要強調的是,這款藥物從提出概念至今不到一年時間。

  一年進入臨床實屬“光速”

  可能很多人對於“藥物一年時間就進入臨床階段”沒有概念,因為在日新月異的今天,一年一個發明創造似乎並不新鮮。

  但對於藥品研發而言,這樣的速度無異於高速列車,因為新藥研發是一個耗時耗資的龐大工程。

  《Natrue》提供了準確的資料:新藥的研發成本大約是26億美元,耗時約10年,成功率不到1/10。所以,因為其高成本、長週期和低成功率的特性,藥品研發可以說是名副其實的高風險投資。

  一個新藥從研發到最後上市,需要經過藥物發現、臨床前研究、臨床研究以及審批與上市 4 個階段。其中,藥物發現是非常重要的環節,它決定了一次研發的具體目標。

第一款AI藥物誕生:英公司“光速”製藥碾壓傳統研發▲圖片來源:新京報網

  這個環節又要分成疾病選擇、靶點發現和化合物合成幾個步驟。其中,僅化合物合成一步,一種藥品就需要對5000種-10000 種化合物進行篩選,最後僅有 5 種進入最後的研究階段。

  可見工程量是多麼巨大,所以藥品研發的臨床前研究階段一般需要耗時3至6 年。

  所以,“不到一年的時間”與傳統研發的長週期對比,那幾乎就是汽車對馬車式的碾壓。

  AI製藥大幅壓縮藥物研發週期

  其實,人工智慧對於藥品研發的介入,並不是新鮮事務。可以說從二戰以後,隨著計算機技術的民用化,這種人工智慧技術就已經被運用到藥物研發中。

  只是,早期的人工智慧主要用來標記訓練資料集和模型,集中運用於化學成分的定量結構和性質關係的研究中。可以說,早期的智慧還主要停留在資料的記錄和計算層面。

  近年來,隨著計算機技術的不斷升級,計算機的資料收集和學習分析能力有了空前提高。2007年6月,美國一個名叫Adam(亞當)的機器人,通過搜尋公共資料庫,預測了酵母菌基因的新功能。預示著人工智慧研發新藥進入了新階段。

  現在,人工智慧依靠越來越強的分析和篩查能力,在發掘藥物靶點、挖掘候選藥物、實施藥物設計、優化藥物合成、預測藥物性質等方面,發揮著越來越顯著的作用,並且較人類自己,具有更大的優勢。

  例如,我國的阿里雲近年就曾與基因公司聯合,僅用15分鐘,就完成了高精度的個人全基因組測序。而這在以前至少需要120小時。

  通過人工智慧技術,大幅度壓縮藥物發現環節的時間,應該說是可行的。

  AI製藥待改善,卻是今後研發必然選擇

  如今,世界上最大的10家藥企,都積極投身於人工智慧的藥品研發工作之中,在全球共有118家人工智慧+藥物研發企業。

  我國也不甘人後,眾多企業都積極參與藥品研發,加快了藥品的研發程序。特別是阿里云為了幫助加速新藥和疫苗研發,向全球公共科研機構免費開放一切AI算力。

  當下,我國新冠肺炎戰“疫”仍在進行,疫苗研發是重中之重。中國疾控中心已成功分離病毒,但需要進行大量的資料分析和文獻篩選工作。阿里雲提供的強大AI算力,對於疫苗早日研發成功,顯然具有積極的意義。

  但需要指出的是,人工智慧還主要在臨床試驗前的環節中,具有分析模擬的能力,到了臨床試驗環節,科研人員還需要一步一步走。而臨床試驗距離藥品研發成功,中間還有不少路要走。

第一款AI藥物誕生:英公司“光速”製藥碾壓傳統研發▲圖片來源:新京報網

  一般來說,藥物的臨床試驗期包括I、II、III、IV這4期,用以觀察和評價人體對於新藥的耐受程度、治療反應和安全性等,加上後期的審批。一般說從開始臨床試驗到正式上市,在不被淘汰的情況下,也大約需要四五年的時間。

  所以,就目前而言,英國公司用人工智慧技術開發出的第一款藥物,能否成功還需要後續環節的驗證。即便如此,利用人工智慧技術幫助人們研發藥物是技術發展的必然選擇。

  因此,英國公司關於人工智慧研發成功第一種藥物的資訊,依然是一個可喜的訊號。告訴人們,人工智慧對於藥物研究的積極意義已經越來越接近實際的收穫,通過不斷探索,人類利用人工智慧獲得更優質的藥物,已經孕育成熟,即將分娩落地。

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