AI正在悄無(wú)聲息的融入人們的生活中，人機(jī)對(duì)弈、刷臉支付、輔助診療等等。面對(duì)突如其來(lái)的疫情，通過(guò)大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，借力AI融入新藥研發(fā)將有效縮短研發(fā)時(shí)間和降低研發(fā)成本。

據(jù)全球健康藥物研發(fā)中心主任、清華大學(xué)藥學(xué)院院長(zhǎng)丁勝介紹，創(chuàng)新藥的研發(fā)從認(rèn)知疾病發(fā)生原因、確定針對(duì)疾病的藥物靶點(diǎn)、實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)新的分子或化合物開(kāi)始，通過(guò)體外及動(dòng)物體內(nèi)實(shí)驗(yàn)了解其安全性、毒性反應(yīng)，以及在動(dòng)物體內(nèi)的代謝過(guò)程、作用部位和作用效果，再經(jīng)過(guò)首次人體試驗(yàn)，經(jīng)歷Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期臨床試驗(yàn)，證實(shí)安全有效及質(zhì)量可控制之后，才可以獲批上市。

“整個(gè)研發(fā)過(guò)程往往需要10到15年時(shí)間，投入10億到15億美元，其中包括失敗的成本。”丁勝說(shuō)。

“在從初步篩選的百萬(wàn)個(gè)化合物和隨后的千百個(gè)逐級(jí)候選藥物優(yōu)化中，最后可能只有一個(gè)能被選出來(lái)做成藥物。”北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院定量生物學(xué)中心研究員裴劍鋒說(shuō)，新藥研發(fā)失敗率非常高，任何一步失敗都會(huì)導(dǎo)致最終失敗。

新藥研發(fā)有沒(méi)有捷徑？科研人員發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)可以為他們“分憂(yōu)”。

“AI技術(shù)可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有化合物數(shù)據(jù)庫(kù)信息的整合和數(shù)據(jù)提取、機(jī)器學(xué)習(xí)，提取大量關(guān)于化合物不同屬性的關(guān)鍵信息。”丁勝說(shuō)，這不僅避免了盲人摸象般的試錯(cuò)路徑，還能大幅提高化合物篩選的成功率，最終降低研發(fā)成本和工作量。

“藥物研發(fā)的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本越來(lái)越高，而AI技術(shù)是有力突破點(diǎn)。”裴劍鋒說(shuō)，有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表明，人工智能的融合可為新藥研發(fā)節(jié)約近一半時(shí)間，每年節(jié)約化合物篩選成本和臨床試驗(yàn)費(fèi)用達(dá)數(shù)百億美元。

裴劍鋒認(rèn)為，AI技術(shù)尤其是強(qiáng)人工智能的發(fā)展，有望解決藥物設(shè)計(jì)中挑戰(zhàn)性的難題。例如，隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)和AI文獻(xiàn)信息提取技術(shù)發(fā)展，未來(lái)AI能自動(dòng)處理海量非結(jié)構(gòu)化的專(zhuān)利、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，從中提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識(shí)圖譜和認(rèn)知圖譜，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)和藥物分子。

一批藥物研發(fā)初創(chuàng)公司和研發(fā)機(jī)構(gòu)正在將AI技術(shù)的應(yīng)用變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)：北京英飛智藥科技有限公司將AI技術(shù)與資深藥物研發(fā)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)融合，開(kāi)發(fā)出了藥物設(shè)計(jì)AI研發(fā)平臺(tái)“智藥大腦”；全球健康藥物研發(fā)中心打造了高通量、高精度人工智能藥物篩選計(jì)算平臺(tái)“人工智能藥物研發(fā)平臺(tái)”……

裴劍鋒認(rèn)為，在A(yíng)I深度參與和高性能計(jì)算能力支撐下，未來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模型的有機(jī)結(jié)合將可能成為新的科研模式，引發(fā)醫(yī)藥甚至多個(gè)領(lǐng)域顛覆性的創(chuàng)新浪潮。