英公司“光速”制藥？AI藥物研發(fā)碾壓傳統(tǒng)研發(fā)？

眾所周知，藥物研發(fā)一年進(jìn)入臨床實(shí)屬“光速”。近期英國(guó)初創(chuàng)公司 ExScientia 稱，他們已經(jīng)使用人工智技術(shù)開(kāi)發(fā)出第一款藥物。這款藥物可用來(lái)治療強(qiáng)迫癥，不久將開(kāi)始進(jìn)入臨床測(cè)試階段。需要強(qiáng)調(diào)的是，這款藥物從提出概念至今不到一年時(shí)間。

可能很多人對(duì)于“藥物一年時(shí)間就進(jìn)入臨床階段”沒(méi)有概念，因?yàn)樵谌招略庐惖慕裉?，一年一個(gè)發(fā)明創(chuàng)造似乎并不新鮮。

但對(duì)于藥品研發(fā)而言，這樣的速度無(wú)異于高速列車，因?yàn)樾滤幯邪l(fā)是一個(gè)耗時(shí)耗資的龐大工程。

《Natrue》提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)：新藥的研發(fā)成本大約是26億美元，耗時(shí)約10年，成功率不到1/10。所以，因?yàn)槠涓叱杀尽㈤L(zhǎng)周期和低成功率的特性，藥品研發(fā)可以說(shuō)是名副其實(shí)的高風(fēng)險(xiǎn)投資。

一個(gè)新藥從研發(fā)到最后上市，需要經(jīng)過(guò)藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究以及審批與上市 4 個(gè)階段。其中，藥物發(fā)現(xiàn)是非常重要的環(huán)節(jié)，它決定了一次研發(fā)的具體目標(biāo)。

這個(gè)環(huán)節(jié)又要分成疾病選擇、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和化合物合成幾個(gè)步驟。其中，僅化合物合成一步，一種藥品就需要對(duì)5000種-10000 種化合物進(jìn)行篩選，最后僅有 5 種進(jìn)入最后的研究階段。

可見(jiàn)工程量是多么巨大，所以藥品研發(fā)的臨床前研究階段一般需要耗時(shí)3至6 年。

所以，“不到一年的時(shí)間”與傳統(tǒng)研發(fā)的長(zhǎng)周期對(duì)比，那幾乎就是汽車對(duì)馬車式的碾壓。

AI制藥大幅壓縮藥物研發(fā)周期

其實(shí)，人工智能對(duì)于藥品研發(fā)的介入，并不是新鮮事務(wù)?？梢哉f(shuō)從二戰(zhàn)以后，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的民用化，這種人工智能技術(shù)就已經(jīng)被運(yùn)用到藥物研發(fā)中。

只是，早期的人工智能主要用來(lái)標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和模型，集中運(yùn)用于化學(xué)成分的定量結(jié)構(gòu)和性質(zhì)關(guān)系的研究中?？梢哉f(shuō)，早期的智能還主要停留在數(shù)據(jù)的記錄和計(jì)算層面。

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷升級(jí)，計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)收集和學(xué)習(xí)分析能力有了空前提高。2007年6月，美國(guó)一個(gè)名叫Adam(亞當(dāng))的機(jī)器人，通過(guò)搜索公共數(shù)據(jù)庫(kù)，預(yù)測(cè)了酵母菌基因的新功能。預(yù)示著人工智能研發(fā)新藥進(jìn)入了新階段。

現(xiàn)在，人工智能依靠越來(lái)越強(qiáng)的分析和篩查能力，在發(fā)掘藥物靶點(diǎn)、挖掘候選藥物、實(shí)施藥物設(shè)計(jì)、優(yōu)化藥物合成、預(yù)測(cè)藥物性質(zhì)等方面，發(fā)揮著越來(lái)越顯著的作用，并且較人類自己，具有更大的優(yōu)勢(shì)。

例如，我國(guó)的阿里云近年就曾與基因公司聯(lián)合，僅用15分鐘，就完成了高精度的個(gè)人全基因組測(cè)序。而這在以前至少需要120小時(shí)。

通過(guò)人工智能技術(shù)，大幅度壓縮藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的時(shí)間，應(yīng)該說(shuō)是可行的。

AI制藥待改善，卻是今后研發(fā)必然選擇

如今，世界上最大的10家藥企，都積極投身于人工智能的藥品研發(fā)工作之中，在全球共有118家人工智能+藥物研發(fā)企業(yè)。

我國(guó)也不甘人后，眾多企業(yè)都積極參與藥品研發(fā)，加快了藥品的研發(fā)進(jìn)程。特別是阿里云為了幫助加速新藥和疫苗研發(fā)，向全球公共科研機(jī)構(gòu)免費(fèi)開(kāi)放一切AI算力。

當(dāng)下，我國(guó)新冠肺炎戰(zhàn)“疫”仍在進(jìn)行，疫苗研發(fā)是重中之重。中國(guó)疾控中心已成功分離病毒，但需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析和文獻(xiàn)篩選工作。阿里云提供的強(qiáng)大AI算力，對(duì)于疫苗早日研發(fā)成功，顯然具有積極的意義。

但需要指出的是，人工智能還主要在臨床試驗(yàn)前的環(huán)節(jié)中，具有分析模擬的能力，到了臨床試驗(yàn)環(huán)節(jié)，科研人員還需要一步一步走。而臨床試驗(yàn)距離藥品研發(fā)成功，中間還有不少路要走。

一般來(lái)說(shuō)，藥物的臨床試驗(yàn)期包括I、II、III、IV這4期，用以觀察和評(píng)價(jià)人體對(duì)于新藥的耐受程度、治療反應(yīng)和安全性等，加上后期的審批。一般說(shuō)從開(kāi)始臨床試驗(yàn)到正式上市，在不被淘汰的情況下，也大約需要四五年的時(shí)間。

所以，就目前而言，英國(guó)公司用人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)出的第一款藥物，能否成功還需要后續(xù)環(huán)節(jié)的驗(yàn)證。即便如此，利用人工智能技術(shù)幫助人們研發(fā)藥物是技術(shù)發(fā)展的必然選擇。因此，英國(guó)公司關(guān)于人工智能研發(fā)成功第一種藥物的信息，依然是一個(gè)可喜的信號(hào)。