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AI設(shè)計(jì)藥物誕生!AI制藥時(shí)代正在加速中
導(dǎo)讀:當(dāng)前新藥研發(fā)的成本越來(lái)越高,這也使得不少科研人員開(kāi)始將目光投向人工智能,“AI”制藥開(kāi)始啟航,并逐漸成為藥企探索新藥的新途徑。
【制藥站 行業(yè)動(dòng)態(tài)】人工智能技術(shù)擁有變革整個(gè)社會(huì)的力量。當(dāng)前,隨著人工智能概念不斷深入,AI技術(shù)逐漸走向產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化和工程化,人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)和應(yīng)用也在迅猛發(fā)展,并且越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始嘗試AI的力量。
(藥品)
百度創(chuàng)始人李彥宏曾表示,“人工智能是一個(gè)堪比'工業(yè)革命'的大革命,它會(huì)在很多領(lǐng)域帶來(lái)非常不一樣的體驗(yàn)。”
他預(yù)計(jì),未來(lái)中國(guó)20年到50年,人工智能將成為經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)重要的推動(dòng)力之一。不過(guò),與國(guó)內(nèi)相比,西方發(fā)達(dá)在這一塊的布局比較早,取得的進(jìn)度也比較快。
以制藥行業(yè)來(lái)說(shuō),由于新藥研發(fā)是一個(gè)大工程,它所需要的時(shí)間長(zhǎng)、成本高、耗費(fèi)精力多、風(fēng)險(xiǎn)高、回報(bào)期長(zhǎng),當(dāng)前新藥研發(fā)的成本越來(lái)越高,這也使得不少科研人員開(kāi)始將目光投向人工智能,“AI”制藥開(kāi)始啟航,并逐漸成為藥企探索新藥的新途徑。
“AI”制藥能給企業(yè)帶來(lái)哪些驚喜?
關(guān)于“AI”制藥,藥企關(guān)心的莫過(guò)于成本以及研發(fā)問(wèn)題,比如,能否帶來(lái)新藥研發(fā)時(shí)間上的縮短?能否幫助企業(yè)節(jié)省人工成本?能否降低風(fēng)險(xiǎn)?
實(shí)際上,答案是比較理想的。AI制藥企業(yè)人員曾表示,通過(guò)AI計(jì)算、預(yù)測(cè),能夠幫助藥企優(yōu)先選擇容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發(fā)路線,從而減少研發(fā)時(shí)間和試錯(cuò)范圍。尤其是晶型研發(fā)周期,會(huì)從幾個(gè)月甚至一年縮短到幾周到幾個(gè)月。這也意味著,AI能夠降低新藥研發(fā)的出錯(cuò)率,提高成功率,縮短研發(fā)時(shí)間,為企業(yè)帶來(lái)更好的效益。
另外,AI制藥若真能成為大勢(shì)所趨,未來(lái)對(duì)降低藥價(jià)必然產(chǎn)生作用。這也將進(jìn)一步減輕患者用藥負(fù)擔(dān),給患者提供更多高質(zhì)藥品的選擇。一方面,藥企不必因?yàn)檠邪l(fā)失敗過(guò)多而將成本轉(zhuǎn)移給患者,另一方面“AI制藥”能夠提高新藥上市速度,可以進(jìn)一步平衡研發(fā)成本。
專家指出,AI參與到藥物研發(fā)中只是起到輔助作用。比如,人類無(wú)法通過(guò)眼睛去檢查數(shù)目眾多的微小細(xì)胞,而通過(guò)AI就可以快速找到某種特定細(xì)胞,形成有價(jià)值的結(jié)論。
從AI制藥的工作范圍來(lái)看,主要包括對(duì)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(cè)等。
AI制藥面臨的難題
雖然,AI制藥的好處的顯而易見(jiàn)的,不過(guò)面臨的關(guān)卡也非常大。業(yè)內(nèi)表示,一款新藥研發(fā)到上市的周期平均時(shí)間為八年多,AI主要可以縮短周期,提率,降低其失敗概率,但由于數(shù)據(jù)集的缺乏,這一點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)也非常困難。
一方面,制藥企業(yè)需要利用已經(jīng)成功藥物的數(shù)據(jù)去回溯驗(yàn)證模型,這個(gè)過(guò)程本身難度就比較大,需要收集足夠多的數(shù)據(jù)量。
另一方面,利用算法模型進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)一步優(yōu)化,算法是他們的生命力所在。
當(dāng)前,只有制藥巨頭紛紛進(jìn)入“制藥2.0”時(shí)代,例如,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(jìng)爭(zhēng)力,加速其嚴(yán)重慢性病產(chǎn)品管線的擴(kuò)展和多樣化。
2017年,英國(guó)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(kāi)發(fā)創(chuàng)新小分子藥物。
2016年,美國(guó)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)。
但從目前來(lái)看,整個(gè)行業(yè)還處于摸索階段,國(guó)外尚且如此,國(guó)內(nèi)更落后一些。
AI設(shè)計(jì)藥物誕生
據(jù)科技日?qǐng)?bào)報(bào)道,澳大利亞弗林德斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)利用AI技術(shù)研制出一種名為“渦輪增壓”的流感疫苗,這種疫苗可以刺激人體免疫系統(tǒng)產(chǎn)生更多的抗流感病毒抗體。據(jù)悉,這是由AI設(shè)計(jì)的藥物。
通常情況下,要研制一種疫苗,醫(yī)藥公司得篩選數(shù)百萬(wàn)種化合物,并需要數(shù)千人連續(xù)工作5年,耗費(fèi)高達(dá)數(shù)億美元。而在AI技術(shù)的幫助下,團(tuán)隊(duì)專家、弗林德斯大學(xué)醫(yī)學(xué)教授尼古拉·彼得羅夫斯基帶領(lǐng)的小型科研團(tuán)隊(duì)只用了大約兩年就開(kāi)發(fā)出了這種疫苗。
據(jù)悉,該研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套名為“薩姆”的智能算法,其能夠?qū)W習(xí)現(xiàn)有成功的疫苗和失敗的案例,以判別疫苗對(duì)流感是否有效。然后,他們又創(chuàng)建了另一套稱作“*的化學(xué)家”的能夠創(chuàng)造出數(shù)萬(wàn)億個(gè)虛擬化合物的智能程序。兩套協(xié)同工作從而提出有效的疫苗選項(xiàng)。
小結(jié)
隨著人工智能的發(fā)展,可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)無(wú)論是在新藥研發(fā)還是其他領(lǐng)域,其前景都非常廣闊,但也要看到當(dāng)前AI制藥行業(yè)還處于發(fā)展初期,依然有大量的難點(diǎn)需要突破,相關(guān)產(chǎn)品的大面積落地應(yīng)用也還需要很長(zhǎng)一段時(shí)間。
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