本刊記者/李沖

在任峰看來，上海大模型政策的發(fā)布，釋放了AI 制藥將迎來新發(fā)展的信號。

2023年年初，以ChatGPT為代表的生成式人工智能與AI大模型的興起，再次帶火了AI制藥。

但早在2014年，英矽智能創(chuàng)始人Alex Zhavoronkov便看到了生成式人工智能等前沿AI技術(shù)在制藥領(lǐng)域的發(fā)展前景，牢牢抓住了行業(yè)風(fēng)口。2019年，在傳統(tǒng)制藥研發(fā)領(lǐng)域浸潤多年，但始終難以突破“高投入、高風(fēng)險、長周期”等行業(yè)瓶頸的任峰，也將目光轉(zhuǎn)向了AI。

在當(dāng)時的任峰看來，當(dāng)舊問題難以突破，新技術(shù)的介入或許會帶來新的契機。時隔4年后的如今，任峰作為資深藥物研發(fā)科學(xué)家，已經(jīng)成為英矽智能的聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)官，引領(lǐng)公司超150人的上海藥物研發(fā)團隊，他的看法依舊如此，他坦言，“AI制藥是制藥領(lǐng)域未來發(fā)展的大趨勢”，近期，上海大模型政策的發(fā)布，也釋放了這一信號，側(cè)面驗證了他的看法。

AI加速，制藥呈現(xiàn)新形勢

AI的出現(xiàn)，打開了藥物研發(fā)的新大門。

從20世紀(jì)90年代人工智能與制藥的結(jié)合在實驗室內(nèi)形成成熟的體系開始，將其投入生產(chǎn)線的嘗試一直在進行。從2014～2015年起，AI制藥的聲音逐漸變大，“但當(dāng)時大家主要投入在AI制藥的概念驗證，直到2018年相關(guān)成果的出現(xiàn)，才將AI制藥推到了大眾面前”。任峰說道。而2023年年初，ChatGPT的興起，再次掀起了AI制藥的熱潮。

所謂AI制藥，即利用大數(shù)據(jù)、云計算等人工智能技術(shù)手段輔助藥物發(fā)現(xiàn)、藥物管理等藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)。作為及早投身AI制藥領(lǐng)域的前沿玩家，英矽智能通過長時間的數(shù)據(jù)積累與算法迭代，更早、更快地直觀感受到AI對于制藥的加持。

成立之初，英矽智能便將生物信息學(xué)和AI技術(shù)結(jié)合，期待以生成式人工智能技術(shù)賦能一體化的藥物發(fā)現(xiàn)流程，以高效識別靶點、生成具有特定屬性分子結(jié)構(gòu)的候選化合物，甚至是預(yù)測臨床2～3期試驗轉(zhuǎn)化率。從成立之初到2019年，經(jīng)過6年的技術(shù)、數(shù)據(jù)積累，英矽智能將成果集成至Pharma.AI平臺，在其賦能下開展藥物研發(fā)。

當(dāng)前，英矽智能已在纖維化、癌癥、免疫、神經(jīng)退行性疾病等前沿領(lǐng)域布局了快速增長的自研療法組合。其中，最受人矚目的便是靶向特發(fā)性肺纖維化（IPF）的一款候選藥物。據(jù)了解，2023年上半年，由英矽智能自主研發(fā)的IPF候選藥物先后在中美兩國進入Ⅱ期臨床試驗階段，全球首次達成了由人工智能發(fā)現(xiàn)的新靶點新分子進入臨床驗證的成就，也成為中國首個進入臨床階段的人工智能藥物。

據(jù)任峰介紹，該項目于2019年立項，在立項僅18個月后，便提名具有“全球首創(chuàng)”潛力的臨床前候選化合物（PCC）。任峰直言，“與傳統(tǒng)‘全球首創(chuàng)’（first-in-class）藥物的研發(fā)進程相比，我們在AI的助力下縮短了2/3的時間，研發(fā)投入也遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)研發(fā)的數(shù)千萬美元的花費”。

由此來看，AI制藥在靶點發(fā)現(xiàn)等環(huán)節(jié)，有著天然的優(yōu)勢，隨著AI參與的深入，有專家表示，藥物研發(fā)領(lǐng)域的“雙十定律”（即一款新藥從研發(fā)到上市，平均需要10年時間和10億美元的投入）或?qū)⒈淮蚱啤?/p>

ChatGPT接入，生成式AI釋放潛力

大幅縮短研發(fā)時間，是AI制藥最明顯的優(yōu)勢之一。但藥物研發(fā)是創(chuàng)新，AI在某些細(xì)分方向或關(guān)鍵步驟上擁有四兩撥千斤的效果，但并非解決制藥難點的“萬靈丹”，更何況它自身也面臨難題。

對于AI制藥，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。任峰表示，其中，數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量是重中之重，“當(dāng)數(shù)據(jù)量大、環(huán)節(jié)成熟時，AI的賦能作用就比較明顯；但如果缺失數(shù)據(jù)，AI也無能為力”。

除此之外，在藥物不可缺失的安全性驗證、臨床環(huán)節(jié)，人工智能的助力十分有限。“截至目前，還未有AI制藥的任何一款藥物在臨床上獲批?！比畏逭f道。

但以ChatGPT為代表的AI大模型的興起，為解決這些問題提供了新的思路。ChatGPT的出現(xiàn)，再一次驗證了英矽智能早期AI平臺建設(shè)的正確性和可能性。與此同時，以它為首的生成式AI與大型語言模型（LLM），也正為解決當(dāng)前AI制藥的困境找到新出口。

從提高數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量角度來看，任峰認(rèn)為，越來越多通用大模型的介入，將使得生物醫(yī)藥相關(guān)數(shù)據(jù)日益增加、研發(fā)投入門檻進一步降低。此外，利用英矽智能自身的數(shù)據(jù)進行二次訓(xùn)練，有望大大提高數(shù)據(jù)的專業(yè)性和準(zhǔn)確性?！耙訮harma.AI平臺為例，此前，在靶點生成后，需要人工篩選、排序，但接入對話功能后，可以直接向平臺提問，不需要人工從頭到尾去查看，效率大大提高。”

據(jù)任峰透露，目前，英矽智能正在開發(fā)自有大模型，并將其與已有的AI藥物研發(fā)平臺連通，降低藥物發(fā)現(xiàn)的門檻。此外，任峰認(rèn)為在臨床環(huán)節(jié)，從臨床試驗方案設(shè)計到臨床報告撰寫，AI的用武之地也大大增加。

政策利好，成就AI大趨勢

“AI大模型會重塑各行各業(yè)，AI制藥領(lǐng)域也不例外?！?/p>

2023 年1 1 月，上海市出臺《上海市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023—2025年）》，政策利好下，受醫(yī)藥寒冬影響的AI制藥是否能夠再次掀起新熱潮，值得商榷。

2019年，英矽智能落戶上海并組建藥物研發(fā)團隊。三年以來，英矽智能在中國已搭建了逾百名科學(xué)家組成的藥物研發(fā)團隊，其中，位于上海張江的藥物研發(fā)中心擁有150位成員，碩博比達92%，研發(fā)人員占比77%，成為目前英矽智能全球布局中規(guī)模最大、人才聚集性最高的中心。

隨著AI大模型新政策的發(fā)布，上海AI大模型領(lǐng)域無疑將迎來新一輪的發(fā)展，這讓本就看好上海人才、產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源的任峰看到了發(fā)展的新契機。他表示，政府重視在利好AI大模型相關(guān)行業(yè)的同時，也促使行業(yè)有序發(fā)展，減少同類型資源內(nèi)耗。“這對英矽智能來說，是一個好機會，將有更多的通用大模型系統(tǒng)可以借用，豐富自身AI平臺的內(nèi)容?！?/p>

當(dāng)前，英矽智能搭建了涵蓋PandaOmics靶點識別引擎、Chemistry42分子生成和設(shè)計引擎、inClinico臨床試驗結(jié)果預(yù)測引擎的Pharma.AI藥物研發(fā)平臺，嘗試用AI賦能制藥的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2023年11月，英矽智能在新揭幕的加拿大蒙特利爾中心發(fā)布Pharma.AI平臺更新，全方位整合大語言模型對話功能，并新增ADMET成藥性質(zhì)預(yù)測與個性化獎勵機制等功能。

與此同時，任峰也看到，AI制藥雖然是未來藥物研發(fā)的必然趨勢，但其短期發(fā)展曲線卻難以預(yù)測。即使在AI制藥領(lǐng)域深耕多年，任峰也依然無法預(yù)測其將在何時爆發(fā)，他表示，AI是手段，并非保障，傳統(tǒng)制藥領(lǐng)域遇到的失敗率問題，AI制藥仍面臨，即使AI大模型的出現(xiàn)降低了這種風(fēng)險，但也存在失敗的概率，“現(xiàn)在，我們需要對AI制藥多點耐心”。