『新京报』第一款AI药物诞生:英国公司“光速”制药碾压传统研发
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【『新京报』第一款AI药物诞生:英国公司“光速”制药碾压传统研发】▲图片来源:***网
文 | 郑山海
据媒体报道 , 近期英国初创公司 ExScientia 称 , 他们已经使用人工智技术开发出第一款药物 。 这款药物可用来治疗强迫症 , 不久将开始进入临床测试阶段 。 需要强调的是 , 这款药物从提出概念至今不到一年时间 。
药物研发一年进入临床实属“光速”
可能很多人对于“药物一年时间就进入临床阶段”没有概念 , 因为在日新月异的今天 , 一年一个发明创造似乎并不新鲜 。
但对于药品研发而言 , 这样的速度无异于高速列车 , 因为新药研发是一个耗时耗资的庞大工程 。
《Natrue》提供了准确的数据:新药的研发成本大约是26亿美元 , 耗时约10年 , 成功率不到1/10 。 所以 , 因为其高成本、长周期和低成功率的特性 , 药品研发可以说是名副其实的高风险投资 。
一个新药从研发到最后上市 , 需要经过药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市 4 个阶段 。 其中 , 药物发现是非常重要的环节 , 它决定了一次研发的具体目标 。
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这个环节又要分成疾病选择、靶点发现和化合物合成几个步骤 。 其中 , 仅化合物合成一步 , 一种药品就需要对5000种-10000 种化合物进行筛选 , 最后仅有 5 种进入最后的研究阶段 。
可见工程量是多么巨大 , 所以药品研发的临床前研究阶段一般需要耗时3至6 年 。
所以 , “不到一年的时间”与传统研发的长周期对比 , 那几乎就是汽车对马车式的碾压 。
AI制药大幅压缩药物研发周期
其实 , 人工智能对于药品研发的介入 , 并不是新鲜事务 。 可以说从二战以后 , 随着计算机技术的民用化 , 这种人工智能技术就已经被运用到药物研发中 。
只是 , 早期的人工智能主要用来标记训练数据集和模型 , 集中运用于化学成分的定量结构和性质关系的研究中 。 可以说 , 早期的智能还主要停留在数据的记录和计算层面 。
近年来 , 随着计算机技术的不断升级 , 计算机的数据收集和学习分析能力有了空前提高 。 2007年6月 , 美国一个名叫Adam(亚当)的机器人 , 通过搜索公共数据库 , 预测了酵母菌基因的新功能 。 预示着人工智能研发新药进入了新阶段 。
现在 , 人工智能依靠越来越强的分析和筛查能力 , 在发掘药物靶点、挖掘候选药物、实施药物设计、优化药物合成、预测药物性质等方面 , 发挥着越来越显著的作用 , 并且较人类自己 , 具有更大的优势 。
例如 , 我国的阿里云近年就曾与基因公司联合 , 仅用15分钟 , 就完成了高精度的个人全基因组测序 。 而这在以前至少需要120小时 。
通过人工智能技术 , 大幅度压缩药物发现环节的时间 , 应该说是可行的 。
AI制药待改善 , 却是今后研发必然选择
如今 , 世界上最大的10家药企 , 都积极投身于人工智能的药品研发工作之中 , 在全球共有118家人工智能+药物研发企业 。
我国也不甘人后 , 众多企业都积极参与药品研发 , 加快了药品的研发进程 。 特别是阿里云为了帮助加速新药和疫苗研发 , 向全球公共科研机构免费开放一切AI算力 。
当下 , 我国新冠肺炎战“疫”仍在进行 , 疫苗研发是重中之重 。 中国疾控中心已成功分离病毒 , 但需要进行大量的数据分析和文献筛选工作 。 阿里云提供的强大AI算力 , 对于疫苗早日研发成功 , 显然具有积极的意义 。
但需要指出的是 , 人工智能还主要在临床试验前的环节中 , 具有分析模拟的能力 , 到了临床试验环节 , 科研人员还需要一步一步走 。 而临床试验距离药品研发成功 , 中间还有不少路要走 。
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