大勢：人工智能驅(qū)動(dòng)“制藥2.0”時(shí)代

藥物靶標(biāo)確定、先導(dǎo)化合物篩選、臨床試驗(yàn)論證……近年來，環(huán)節(jié)復(fù)雜讓新藥研發(fā)成了一條“長征路”，在這條路上，大約只有百分之一的候選藥物可以最終“存活”。

德勤公司發(fā)布的研究報(bào)告顯示，2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發(fā)上的投資回報(bào)率僅有3.2%，處于8年來最低水平。情況更糟糕的是，成功上市一款新藥的成本從2010年的11.88億美元增加到20億美元。

如何破解藥物研發(fā)時(shí)間長、高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、回報(bào)慢的“天然瓶頸”?科研人員和產(chǎn)業(yè)界將目光轉(zhuǎn)移至以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)見長的人工智能。“AI制藥”成為大勢所趨。

2016年，美國強(qiáng)生公司把一些尚處于試驗(yàn)中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給一家人工智能企業(yè)，希望借助“機(jī)器智能”加速新藥研發(fā)。

2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng)業(yè)公司合作，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，加快開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物。

2018年，丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發(fā)中心，增強(qiáng)AI方面競爭力，加速其嚴(yán)重慢性病產(chǎn)品管線的擴(kuò)展和多樣化。

“AI制藥”來了，世界制藥巨頭紛紛進(jìn)入“制藥2.0”時(shí)代。拉斯克基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)獲得者、美國國家科學(xué)院院士羅納德·韋爾表示，在目前階段，AI已經(jīng)參與到藥物研發(fā)中，但只是起輔助作用，其“工作范圍”主要是對藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結(jié)果進(jìn)行快速分析，提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率，進(jìn)而輔助靶點(diǎn)藥物研發(fā)、候選藥物挖掘、化合物篩選、藥物晶型預(yù)測等。

觸角：“AI制藥”由來已久，中藥也會(huì)受益

“其實(shí)早在2007年，科學(xué)家就采用了基于計(jì)算機(jī)的細(xì)胞識(shí)別，即從顯微鏡下獲得細(xì)胞成像。”羅納德·韋爾說，在藥物研發(fā)中AI是不可缺少的輔助工具，例如，有時(shí)候人類沒辦法通過眼睛去檢查數(shù)目眾多的微小細(xì)胞，而通過訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，可以快速找到某種特定細(xì)胞，形成有價(jià)值的結(jié)論。

在西醫(yī)領(lǐng)域，AI的觸角可以延伸至新藥研發(fā)的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在中醫(yī)領(lǐng)域，AI的觸角同樣可以發(fā)揮作用。上海交通大學(xué)副校長毛軍發(fā)說：“諾貝爾獎(jiǎng)獲得者屠呦呦通過翻閱大量中醫(yī)文獻(xiàn)找到了青蒿素的藥物提取來源。但中醫(yī)典籍浩如煙海，讓人類逐本翻閱、分析，耗時(shí)長、效率低，如果讓機(jī)器‘讀古籍’，再借助大數(shù)據(jù)的有效分析，將會(huì)發(fā)現(xiàn)不少取材于中草藥的有效藥物。”

“AI制藥已經(jīng)起航，它肯定能幫助人們提升尋找藥物小分子的效率、縮短合成路線，最終為新藥研發(fā)提供嶄新的途徑。”上海交通大學(xué)分子醫(yī)學(xué)研究院院長譚蔚泓說。

感知：“AI制藥”來了，藥價(jià)降低有多遠(yuǎn)

今年6月，美國斯坦福大學(xué)的物理學(xué)家們開發(fā)出一種人工智能程序，只用幾個(gè)小時(shí)就“重新發(fā)現(xiàn)”了元素周期表。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、美國國家科學(xué)院院士張首晟介紹，檢驗(yàn)AI是否真正具有“智慧”，需要先試試人工智能是否可以進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)、自己找到自然規(guī)律，而測試結(jié)果表明，人工智能具備這一潛力。

如果“AI制藥”是大勢所趨，那藥價(jià)會(huì)隨之降低嗎?多位受訪專家表示，“AI制藥”有望從兩方面對降低藥價(jià)產(chǎn)生影響：一是，藥企不必將所有臨床試驗(yàn)失敗的成本轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者;二是，通過加快新藥上市速度，企業(yè)可擁有更多專利保護(hù)年限，從而平衡研發(fā)成本。

AI強(qiáng)勢挺進(jìn)傳統(tǒng)制藥行業(yè)，前路究竟如何?業(yè)內(nèi)認(rèn)為這還需時(shí)間檢驗(yàn)，因?yàn)槟壳斑€沒有一款A(yù)I研發(fā)的新藥被批準(zhǔn)上市。對于AI是否會(huì)最終取代藥物研發(fā)人員，受訪科學(xué)家的回答是：“AI不會(huì)取代藥物研發(fā)人員，但是使用AI的藥物研發(fā)人員將有可能取代那些不使用AI的人。”