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        未來,我們吃的藥可能會是“AI造”

        2022-05-30 10:48:04陳曦
        科學導報 2022年64期
        關鍵詞:建平靶標制藥

        陳曦

        一個新藥的誕生,通常需投入10億甚至數十億美元,研發(fā)周期一般超過10年。而由于AI技術的加入,如今的藥物研發(fā)成本明顯減少,同時也大大縮短了研發(fā)時間。例如,AI將臨床前候選化合物的時間從平均4年半縮短至約13.7個月,縮短了近75%。

        近日,據媒體報道,美國華盛頓大學戴維·貝克教授團隊在《細胞》雜志上發(fā)表論文,利用人工智能(AI)技術平臺精準地從頭設計出能夠穿過細胞膜的大環(huán)多肽分子,開辟了設計全新口服藥物的新途徑。

        近年來,AI加速助力新藥研發(fā),幾乎參與了從藥物靶點發(fā)現到臨床試驗的全流程。在新冠肺炎疫情期間,多款藥物問世背后也都有AI的身影,全球AI制藥產業(yè)實現加速跑。

        AI融入藥物研發(fā)各個環(huán)節(jié)

        “AI一詞是約翰·麥卡錫在1956年達特茅斯會議上提出的,用來描述‘制造智能機器的科學和工程。AI差不多也是在這個時候被引入到藥物研發(fā)領域的?!蹦祥_大學藥學院教授林建平介紹,1964年,定量構效關系建模領域的建立成為AI開始用于藥物研發(fā)的標志。

        如今,AI在藥物研發(fā)中發(fā)揮著越來越重要的作用,并與藥物研發(fā)的各個環(huán)節(jié)緊密結合。

        一款藥物從無到有,要歷經漫長且坎坷的過程。其中主要包括4個研發(fā)階段,即靶標選擇和驗證、化合物篩選和先導優(yōu)化、臨床前研究以及臨床試驗。而每一個階段又涉及到許多具體環(huán)節(jié)。

        林建平舉例說,比如在靶標選擇和驗證階段,需要確定疾病相關的靶標。根據傳統(tǒng)實驗去確定靶標,既費時成本又高,而使用AI技術并結合已有的組學大數據,根據已知的以及新產生的實驗數據,就可以快速分析出潛在候選靶標,節(jié)約時間和成本;或在已知先導化合物的功效,但是缺少明確靶標而導致具體作用機制和副作用不明確時,AI可以大范圍預測靶標,縮小候選靶標的范圍,最后結合實驗手段快速定位真正的靶標?!癆I幫助藥物研發(fā)者快速找到靶標,加快先導化合物向藥物轉化的進程?!绷纸ㄆ浇榻B。

        對于已有的藥物,AI同樣可以通過靶標預測,發(fā)現新的靶標,從而發(fā)現新的藥物適應癥,這也是一個非常熱門的領域——藥物重定位。

        在最重要的臨床試驗階段,AI的應用也起到了事半功倍的效果?!霸谶@一階段,需要在患者身上評價藥物的安全性和有效性,AI可以參與到患者的招募、臨床試驗設計以及試驗結果數據分析等。”林建平舉例,比如可以通過AI技術從過去的臨床患者中,提取患者的個人特征、癥狀、治療效果等數據,找到最匹配當前試驗的患者;試驗設計上,AI可以預測合適的藥物劑量、治療方案等;而試驗數據上,可以采用AI技術跟蹤和管理患者的實時情況,預測患者預后情況等。

        AI大大縮減藥物研發(fā)成本

        一個新藥的誕生,通常需投入10億甚至數10億美元,研發(fā)周期一般超過10年,成功率卻低于10%。而由于AI的加入,如今的藥物研發(fā)成本減少了上億美元,同時也大大縮短了研發(fā)時間,一般來說可以縮短一半以上。例如,AI將臨床前候選化合物的研發(fā)時間從平均4年半縮短至約13.7個月,縮短了近75%。

        此外,AI還提高了藥物研發(fā)的成功率?!巴ㄋ字v,藥物研發(fā)實際上是一個試錯的過程,AI可以幫助我們排除大量錯誤,最后留給我們的就是更大的成功機會?!绷纸ㄆ秸f。

        正是由于AI制藥具有對傳統(tǒng)制藥碾壓式的優(yōu)勢,使得AI制藥產業(yè)在全球發(fā)展壯大。目前,AI制藥產業(yè)發(fā)展可概括為三大階段:第一個階段,AI制藥公司初步形成,主要針對某個階段的藥物研發(fā)提供AI技術服務;第二個階段,AI制藥公司開發(fā)了成熟的研發(fā)管線,并且開發(fā)的藥物進入臨床驗證,這一階段將吸引大量資本和初創(chuàng)企業(yè)加入;而第三階段,則進入到關鍵的臨床Ⅱ期藥效性實驗,真正證明AI研發(fā)藥物的有效性。

        “目前全球AI制藥產業(yè)已步入第三個發(fā)展階段。”林建平說。

        我國AI制藥起步較晚,尚處于第二個階段?!暗菄鴥鹊腁I制藥產業(yè)發(fā)展速度非???,各大互聯網巨頭以及一些大型藥企均開始布局AI制藥賽道,當然還包括一些初創(chuàng)公司?!绷纸ㄆ奖硎?。

        據統(tǒng)計,目前國內已有超過60家AI制藥公司,去年我國AI制藥融資規(guī)模達12.36億美元,同比增長163.54%。

        AI制藥存在諸多挑戰(zhàn)

        可以說,AI已經滲透到藥物研發(fā)領域的各個環(huán)節(jié),促進了醫(yī)藥產業(yè)的升級,在未來極有可能帶來制藥產業(yè)的變革。隨著目前AI制藥產業(yè)的發(fā)展,在不久的將來,我們可能很快會迎來第一款AI技術研發(fā)的創(chuàng)新藥物。在期盼之余,很多人也對AI研發(fā)的藥物是否具有風險心存疑慮。

        “目前來說,我們利用AI研發(fā)的藥物的風險與傳統(tǒng)的藥物研發(fā)風險是一樣的,包括藥物的副作用、毒性、耐受性等?!绷纸ㄆ浇忉屨f,由于目前AI在藥物研發(fā)中大多起著輔助作用,最后仍舊需要經過真實的試驗去驗證其安全性和有效性,需要專家去做評定,所以在風險性上與傳統(tǒng)研發(fā)藥物相同。但是這樣做也帶來了另一個問題,制藥行業(yè)仍以專家經驗為基礎,成為制約AI制藥發(fā)展的最大阻礙。“之所以出現這種現象,主要是由于對AI技術助力制藥的不信任?!绷纸ㄆ秸J為,隨著接下來幾年AI藥物的成功上市,這個問題必將得到解決;另一方面,目前AI在藥物研發(fā)全流程中,仍然扮演著輔助工具的角色,沒有占據主導地位,這也就決定了AI制藥產業(yè)難以獲得飛躍式發(fā)展。

        而且,AI技術仍在發(fā)展中,數據、算法、算力上的突破也需要一定的時間。如數據量不足、數據質量參差不齊,算法精度不高、算法無法滿足需求等,都為AI在藥物研發(fā)和應用上帶來了困難。

        此外,AI制藥還面臨許多其他挑戰(zhàn)。比如生命領域的基礎理論研究還有很多沒有解決的問題;再比如復合型人才的缺少,“懂計算的不懂制藥,懂制藥的不懂計算”,如何更好地把生物問題轉化為計算問題,然后用數字手段去解決,這需要大量復合型人才的參與,而這一類人才的培養(yǎng)也是極其耗時的。

        超算驅動現代藥物研發(fā)產業(yè)發(fā)展

        隨著AI技術的不斷發(fā)展,AI藥物研發(fā)的進程也在“提速”。

        此外,超級計算平臺在現代藥物研發(fā)中也發(fā)揮著日益強勁的驅動作用,特別是伴隨著“天河”等新一代超級計算機的研制成功,百億級虛擬藥物篩選、大規(guī)模全原子分子動力學模擬、大規(guī)模AI預訓練模型等計算和智能技術為現代藥物研發(fā)創(chuàng)新帶來新機遇、新發(fā)展。

        目前天河超級計算平臺支撐了數十家機構、上百個研發(fā)團隊開展高性能計算支撐的虛擬藥物研發(fā)工作,取得了良好的成效。國家超級計算天津中心高性能計算部部長康波表示,超算團隊將基于天河新一代超級計算機,研發(fā)物理生化模型與人工智能結合的藥物設計新方法,構建計算機輔助藥物設計研發(fā)核心鏈條聚合機制,探索算數融合、藥工結合、研用協同的信創(chuàng)數字數值裝置模式,研制面向創(chuàng)新藥物發(fā)現的虛擬實驗室,實現超算驅動現代藥物創(chuàng)新發(fā)展的綜合支撐能力。

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