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提速藥物研發(fā) AI入局能讓藥企告別“豪賭”嗎?

2018年10月22日 06:49   來(lái)源:科技日報   

  新藥研發(fā)平均成本26億美元、耗費10年,成功上市不足1/10

  AI入局能讓藥企告別“豪賭”嗎

  不久的將來(lái),技術(shù)革新將這樣改變我們的生活:人工智能極大地加快新型藥物、材料的研發(fā)速度;新型診斷工具打造更先進(jìn)的個(gè)性化醫療;增強現實(shí)變得隨處可見(jiàn),現實(shí)世界被大量信息和動(dòng)畫(huà)所覆蓋……

  這些足以改變世界的想法與其他新興技術(shù),近期一起入圍由《科學(xué)美國人》和世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的2018年全球十大新興技術(shù)。其中,人工智能輔助化學(xué)分子設計—機器學(xué)習算法加速新型藥物和材料的研發(fā),尤為引人關(guān)注。

  目前,全球有近100家初創(chuàng )企業(yè)已在探索用于研發(fā)新藥的人工智能方法!叭斯ぶ悄茉诓牧虾铣傻淖詣(dòng)建模、高速匹配和假設檢驗等環(huán)節可以發(fā)揮重要作用,其性能比人類(lèi)高出多個(gè)數量級!毙乱淮斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng )新戰略聯(lián)盟秘書(shū)長(cháng)、北京大學(xué)計算科學(xué)技術(shù)系主任黃鐵軍說(shuō),一旦材料和藥物的模型庫比較完備,人工智能就會(huì )極大加速新型材料和藥物的研發(fā)進(jìn)程。

  助力化合物合成 簡(jiǎn)單直接有效

  無(wú)論是設計新型太陽(yáng)能材料、抗癌藥物還是用于農作物的抗病毒化合物,有兩個(gè)難題待解:找到所需的正確化學(xué)結構,并確定哪些化學(xué)反應能讓正確的原子與所需的分子連接。如果使用傳統方法,上述問(wèn)題的答案往往來(lái)自于復雜的猜測和意外的發(fā)現。

  常規的新藥研發(fā)模式是,隨著(zhù)一個(gè)潛在的藥靶被發(fā)現,新藥研發(fā)工作者通常利用高通量篩選的方式來(lái)發(fā)現苗頭化合物。對數以百萬(wàn)計的化合物進(jìn)行篩選,過(guò)程十分緩慢且產(chǎn)生的有效結果較少,并且要經(jīng)歷許多次失敗、痛苦的嘗試。

  顯然,人類(lèi)做這樣的工作力不從心!叭斯ぶ悄艿闹,正在提高設計和合成化學(xué)分子的效率!北本┐髮W(xué)前沿交叉學(xué)科研究院特聘研究員裴劍鋒說(shuō),機器學(xué)習算法通過(guò)分析已知的所有實(shí)驗,設計新分子的合成步驟,可極大提高分子合成的成功率。

  值得注意的是,有機合成的概念在19世紀就已產(chǎn)生,但人類(lèi)在近100年后才真正開(kāi)始對合成路徑設計的模式進(jìn)行探究總結。

  “20世紀中期,化學(xué)家開(kāi)始用計算機進(jìn)行化合物合成路徑輔助預測。近年來(lái),人工智能算法被廣泛地應用到合成設計領(lǐng)域!迸釀︿h告訴科技日報記者,化學(xué)家們也在創(chuàng )造和發(fā)展一種叫做自動(dòng)合成機器人的設備,用于自動(dòng)合成特定的目標化合物或者多個(gè)不同類(lèi)型的化合物分子。機器學(xué)習和人工智能算法的引入,讓合成機器人得以更加自動(dòng)高效的工作,并能發(fā)現新的化學(xué)反應。

  今年4月,一則“化學(xué)界‘Alphago’問(wèn)世”的消息讓人印象深刻,科學(xué)家們在《Nature》上發(fā)文證明,AI能以前所未有的速率進(jìn)行逆向合成反應。上海大學(xué)教授馬克·沃勒等人使用類(lèi)似Alphago算法的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )+蒙特卡洛樹(shù)搜索的方法,實(shí)現了逆合成分析和路徑預測。該方法在雙盲測試中表現優(yōu)異,有機化學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家們認為AI的合成預測結果并不遜于人類(lèi)專(zhuān)家。評論稱(chēng),這將加速合成人類(lèi)所需的化合物。

  提速藥物研發(fā) 更快更經(jīng)濟

  最近,大名鼎鼎的英國B(niǎo)enevolent AI公司籌集了1.15億美元,準備將其人工智能技術(shù)應用于運動(dòng)神經(jīng)元疾病、帕金森病和其他難治疾病的藥物研發(fā)。

  業(yè)界專(zhuān)家表示,人工智能可應用在藥物開(kāi)發(fā)的不同環(huán)節,包括虛擬篩選苗頭化合物、新藥合成路線(xiàn)設計、藥物有效性及安全性預測、藥物分子設計等。通過(guò)有效運用人工智能技術(shù),基于已有的化學(xué)、生物學(xué)數據和知識建立有效的數據模型,來(lái)預測藥品研發(fā)過(guò)程中的安全性、有效性、副作用等,從而有望實(shí)現減少人力、時(shí)間、物力等投入,降低藥品研發(fā)成本。

  人工智能技術(shù)在藥物研發(fā)中已然嶄露頭角,顯示出光明前景。比如,Benevolent AI公司使用人工智能助力新藥開(kāi)發(fā),自2013年以來(lái),Benevolent AI共開(kāi)發(fā)出24個(gè)候選藥物,且已有藥物進(jìn)入臨床二期試驗階段。

  “北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院/前沿交叉學(xué)科研究院分子設計實(shí)驗室已初步完成1個(gè)人工智能化合物酶促合成路徑輔助分析系統,用于節省合成生物學(xué)家大量的人工設計工作!痹谂釀︿h看來(lái),藥物設計已成為創(chuàng )新藥物研發(fā)的核心技術(shù)之一。目前,各發(fā)達國家都有一批著(zhù)名科學(xué)家領(lǐng)導的研究組從事藥物設計方法和應用研究,各大跨國制藥企業(yè)的研發(fā)中心都設有與化學(xué)合成和生物測試部門(mén)并列的藥物設計部門(mén),其中,不乏通過(guò)計算機輔助藥物設計而成功上市的藥物。

  而裴劍鋒所在的北京大學(xué)分子設計實(shí)驗室,在國際上較早、國內率先開(kāi)展人工智能藥物設計的研究,所發(fā)展的藥物設計方法在國際上有較大影響,相關(guān)軟件在國內外擁有上萬(wàn)用戶(hù),包括輝瑞、諾華、默克和強生等國際大型醫藥公司等商業(yè)用戶(hù)。

  市場(chǎng)表現可期 時(shí)間將給出答案

  業(yè)界評價(jià),人工智能技術(shù)的加持,讓新藥研發(fā)開(kāi)始提速換擋。能否解決新藥研發(fā)投入越來(lái)越大、時(shí)間越來(lái)越長(cháng)的痛點(diǎn),人工智能的介入才只是開(kāi)始。

  據《Nature》報道,新藥研發(fā)的平均成本約為26億美元,大約耗費10年時(shí)間。它包括了漫長(cháng)的小分子化合物研發(fā)階段、三期臨床試驗、以及注冊審批的過(guò)程。然而,能夠通過(guò)這重重考驗并成功上市的藥物,僅有不到1/10。

  “藥物信息研究中常面臨大量的非結構數據、數據集數據較少、負樣本數據不足、數據不平衡等問(wèn)題,人工智能技術(shù)也有助于解決這類(lèi)藥物設計中的難題!痹谂釀︿h看來(lái),人工智能技術(shù)不僅有望破解藥物信息雜亂和難以利用的問(wèn)題,實(shí)現針對特定疾病、靶標和化合物分子自動(dòng)進(jìn)行藥物研發(fā)評估和自動(dòng)新藥發(fā)現的系統。同時(shí),還能顯著(zhù)提高藥物研發(fā)流程中各種計算預測模型的準確性,促進(jìn)新型藥物設計技術(shù)的產(chǎn)生,使得基于文獻信息數據的新藥研發(fā)等新方向變得真正可行。

  “可以預計,人工智能技術(shù)對傳統技術(shù)的改進(jìn)以及由其引發(fā)產(chǎn)生的新型藥物研發(fā)技術(shù),將極大縮短新藥研發(fā)周期、降低研發(fā)成本,顯著(zhù)提高藥物研發(fā)的成功率!迸釀︿h坦言,新藥研發(fā)是個(gè)長(cháng)周期的過(guò)程(10年—15年),人工智能藥物研發(fā)技術(shù)還處于起始和發(fā)展期,其影響還需要用一段時(shí)間的積累來(lái)證明。

  與藥物設計類(lèi)似的是,材料設計中的典型應用如新能源、電池和高性能合金材料等,也將會(huì )通過(guò)新一代分子模擬的方法被大力推動(dòng)。裴劍鋒說(shuō),基于機器學(xué)習和大數據的材料設計所面臨的挑戰是,實(shí)現高效精準的高通量計算,這勢必需要在分子模擬層面有質(zhì)的突破。

  對此,黃鐵軍表示認同,“人工智能提高了合成的效率,基礎有賴(lài)于高精度的材料和藥物模型,這方面需要長(cháng)期的試驗積累!(本報記者 劉 垠)

(責任編輯:符仲明)

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