■文/謝雨禮 蘇州偶領(lǐng)生物總經(jīng)理兼執(zhí)行董事

基于深度學習和人工智能的藥物發(fā)現(xiàn)成為醫(yī)藥行業(yè)的熱點和風口。人工智能會成為行業(yè)破除困境的“藥神”嗎？

近年來，科技高速發(fā)展，然而，藥物研發(fā)的成本不降反升，一個原創(chuàng)新藥的研發(fā)成本早已超過10億美元。如何解決這個痛點，醫(yī)藥行業(yè)也瞄準了似乎無所不能的人工智能，基于深度學習和人工智能的藥物發(fā)現(xiàn)成為醫(yī)藥行業(yè)的熱點和風口。人工智能會成為行業(yè)破除困境的“藥神”嗎？

如果算上輔助藥物設(shè)計，計算機在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用已經(jīng)有很長一段歷史。2007年，英國劍橋大學的生物學家史蒂夫?奧利弗（Steve Oliver）團隊創(chuàng)造了一臺叫做“Adam”的機器人，Adam通過分析文獻數(shù)據(jù)，對酵母菌基因的功能進行了預(yù)測，10個功能中預(yù)測對了9個，只錯了1個，這是使用人工智能算法比較早的案例。2018年1月，這個團隊發(fā)明的新一代機器人Eva，發(fā)現(xiàn)牙膏中的成分三氯生可以靶向DHFR酶治療瘧疾。

人工智能在化學合成中的應(yīng)用也取得了很大的進展。2018年3月，《自然》（Nature）雜志發(fā)表了上海大學馬克?沃勒（Mark Waller）教授團隊的文章，他們應(yīng)用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能算法，成功地規(guī)劃了新的化學合成路線。

人工智能分析數(shù)據(jù)的效率是人類無法比擬的，更令人驚嘆的是，人工智能還可以通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和深度學習而擁有創(chuàng)造性。AlphaGo Zero在圍棋領(lǐng)域不但可以打敗人類，而且還創(chuàng)造了人類沒有過的招數(shù)，這為深度學習在藥物設(shè)計中的應(yīng)用帶來了無限的遐想。

人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)多個環(huán)節(jié)中的應(yīng)用，催生了藥物發(fā)現(xiàn)自動化的概念。這個理念是利用人工智能整合設(shè)計、合成、篩選等藥物發(fā)現(xiàn)的流程，最終實現(xiàn)“你給我一個命令，我給你一個藥物”的一鍵式制藥。

鑒于人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的美好前景，大型醫(yī)藥公司如阿斯利康、默沙東和賽諾菲等紛紛通過合作或自主研發(fā)切入這一前沿領(lǐng)域。2017年，阿斯利康與BERG Health公司簽署合作協(xié)議，利用BERG Health的人工智能平臺研發(fā)帕金森病等神經(jīng)領(lǐng)域的新靶點。值得一提的是，2018年阿斯利康還宣布與阿里巴巴合作，利用人工智能技術(shù)改善疾病診斷和治療。阿斯利康內(nèi)部也在嘗試開發(fā)藥物自動化發(fā)現(xiàn)平臺。

國內(nèi)醫(yī)藥外包公司藥明康德也十分看好人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用。 2018年6月11日，藥明康德與美國新一代人工智能公司Insilico Medicine簽署了一項合作協(xié)議，嘗試利用獨有的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和強化學習（RL）等新型算法，針對全新的以及具有挑戰(zhàn)性的靶點，為客戶開發(fā)理想的臨床前藥物候選分子。

人工智能和機器學習在靶點發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計、臨床試驗等領(lǐng)域的進展激動人心。但是，人工智能在新藥研發(fā)中的應(yīng)用才剛剛起步，目前還沒有真正意義上通過人工智能發(fā)現(xiàn)的藥物。另外，人工智能和深度學習依賴于大數(shù)據(jù)的積累，并不能無中生有。新藥研發(fā)的復(fù)雜性和保密性決定了這個領(lǐng)域可利用的數(shù)據(jù)十分有限，短期內(nèi)人工智能難以產(chǎn)生顛覆性影響。不過，我們相信人工智能一定會掀起下一個技術(shù)革命的浪潮，將對新藥研發(fā)產(chǎn)生深刻的影響。