新藥研發(fā)是一項復(fù)雜而漫長的過程，高投入、高風(fēng)險、高技術(shù)、長周期的“三高一長”典型特征讓這項工作嚴酷而險象環(huán)生。人工智能技術(shù)浪潮的勢如破竹、大模型在生物醫(yī)藥行業(yè)的率先落地，為新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)界帶來了新的機遇。
近日，由浦東投控集團戰(zhàn)略支持、星藥科技主辦的2023世界人工智能大會“AI for 藥物研發(fā)生態(tài)”論壇在張江科學(xué)會堂舉行。人工智能生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研究學(xué)者、創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)家、投資人齊聚一堂，深入探討前沿技術(shù)發(fā)展趨勢，積極探尋行業(yè)突破口和解決方案，努力推動AI在藥物研發(fā)領(lǐng)域的全新應(yīng)用。
以關(guān)鍵政策為牽引，生物醫(yī)藥高歌猛進
多年以來，浦東持續(xù)深耕生物醫(yī)藥與人工智能領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，以“關(guān)鍵項目為牽引、破題跨界共性難點”為使命推動產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，圍繞基礎(chǔ)科研、技術(shù)創(chuàng)新、場景應(yīng)用、制度供給、產(chǎn)業(yè)空間等維度進行了系統(tǒng)性的布局，致力于打造世界級產(chǎn)品，現(xiàn)已成為人工智能生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)要素最集中、產(chǎn)業(yè)鏈最完整、創(chuàng)新資源最豐富的地區(qū)之一。生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)也已成為上海重點發(fā)展的三大先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，并位列浦東六大硬核產(chǎn)業(yè)第二。生物醫(yī)藥與人工智能的交叉學(xué)科研究，不僅符合科學(xué)技術(shù)發(fā)展的趨勢，更是產(chǎn)學(xué)研一體化、科技成果產(chǎn)業(yè)化的新賽道，二者的交互碰撞將激發(fā)出絢麗的火花，有廣闊的發(fā)展前景。
浦東正全力打造國資創(chuàng)投體系，助力生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，引領(lǐng)區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金、浦東科創(chuàng)母基金、浦東科技發(fā)展天使母基金等三大基金群已成型，多措并舉營造生態(tài)，已經(jīng)成功搭建了CRO+AI、巨頭+AI、Biotech+AI的人工智能生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)生態(tài)，孵化器、加速器等、研發(fā)辦公空間等各類生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)空間的規(guī)模不斷擴展，技術(shù)平臺、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、高水平論壇、AI制藥生態(tài)圈等日臻完善，產(chǎn)業(yè)“核爆點”蓄勢待發(fā)。
在AI for 藥物研發(fā)生態(tài)論壇現(xiàn)場，研究學(xué)者、行業(yè)專家等圍繞AI制藥創(chuàng)新發(fā)展新路徑展開討論，討論話題涉及AI在中風(fēng)神經(jīng)保護劑開發(fā)、藥物制劑開發(fā)等具體的AI應(yīng)用實例，也包含投資界對AI制藥行業(yè)研究現(xiàn)狀和未來方向的深刻洞見，更有政府的政策牽引和規(guī)劃支持，經(jīng)過激烈的思維碰撞，為AI制藥的快速發(fā)展共同謀定了新的破局思路和落地方案。
前沿技術(shù)成果發(fā)布，星藥實現(xiàn)方法論閉環(huán)
作為本次論壇的主辦方以及浦東新區(qū)“AI制藥”行業(yè)的代表企業(yè)，星藥科技發(fā)布了人工智能+生物醫(yī)藥的前沿產(chǎn)業(yè)技術(shù)成果：M1-AI驅(qū)動智能計算平臺和Galileo-高通量高內(nèi)涵篩選平臺”。M1，Galileo，與星藥科技的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺Pyxir一起，構(gòu)成了星藥科技獨有的AI賦能藥物研發(fā)的核心方法論，實現(xiàn)了計算與實驗相結(jié)合、技術(shù)與應(yīng)用相輔助的高效閉環(huán)。
M1，結(jié)合了人工智能與經(jīng)典物理學(xué)原理，可快速準確描述分子和蛋白間的相互作用，精確計算目標分子與蛋白間的結(jié)合自由能，突破經(jīng)典計算模擬方法的局限，以提升藥物開發(fā)效率、降低研發(fā)成本。與頂尖商業(yè)軟件相比，GDock蛋白-分子相互作用模擬模塊的對接速度提升了近2000倍，預(yù)測精度提升了87%，并可同時識別正構(gòu)位點和非正構(gòu)位點，解決基于靶點的藥物設(shè)計中的關(guān)鍵問題。GFF是基于傳統(tǒng)計算化學(xué)框架和人工智能算法開發(fā)的專門針對小分子的新一代通用力場，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建連續(xù)化的原子類型，具有極強的泛化能力和迭代適配能力。GDynamic是世界首創(chuàng)的蛋白-小分子動態(tài)對接模塊，突破了AlphaFold僅預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)的極限，通過考慮蛋白構(gòu)象變化在對接中發(fā)現(xiàn)隱藏口袋。
Galileo，通過對細胞進行培養(yǎng)和干預(yù)以建立疾病相關(guān)細胞系，通過觀察疾病相關(guān)細胞系在不同干預(yù)模態(tài)下的形態(tài)變化來評估干預(yù)對疾病的改善效果。Galileo可在短時間內(nèi)高通量地產(chǎn)生信息量豐富的高內(nèi)涵細胞圖像，通過AI模型對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，來評估候選藥物的下游機制及動物體內(nèi)藥效、毒性甚至人體實驗的結(jié)果。Galileo生物平臺每周產(chǎn)量約為10T的高質(zhì)量細胞圖像數(shù)據(jù)，大約64萬張圖像，通過AI技術(shù)的高通量、標準化的處理方式，我們可以像伽利略用望遠鏡探索宇宙一樣，借著AI的高速引擎，用熒光數(shù)字顯微鏡來探索疾病相關(guān)細胞系的廣袤。
以靶點選擇為起點，九十九死而未必生
“藥物研發(fā)過程艱難，多以失敗告終，原因之一就是藥物靶點不夠精準，因此需要更深入的創(chuàng)新性研究找到新的靶點。”加拿大皇家科學(xué)院院士、深理工生命健康學(xué)院首任院長王玉田在中風(fēng)神經(jīng)保護劑的開發(fā)項目中，由于認識到了針對NMDAR的傳統(tǒng)研發(fā)策略存在副作用大、起效時間長的痛點，于是重新調(diào)研改以2A亞基NMDAR的NTD胞外N端為作用靶點，采用AI輔助藥物篩選發(fā)現(xiàn)了變構(gòu)激動劑，在變構(gòu)增強NMDAR體激動的同時，不干擾突觸傳遞的時間準確性，從而減少了副作用。這是AI賦能藥物開發(fā)的典型案例。
又如星藥科技創(chuàng)始人&CEO李成濤博士分享的針對3CL蛋白酶設(shè)計的Paxlovid和針對KRAS蛋白開發(fā)的抗腫瘤藥物，以及聯(lián)仁健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)CTO楊偉棟提到的每年有多個藥物獲批的PD-1抗體藥，以及當前競爭趨于白熱化的GLP-1減肥藥等，新藥發(fā)現(xiàn)的成功無一例外地始于靶點的選擇。有了好的起點，也就成功了一半。反之，Exscientia和Relay的DSP-1181和RLY-2608(PI3Kα抑制劑)的臨床折戟也為我們在靶點選擇上帶來了更多的反思。
新藥研發(fā)不易，臨床前的成功率只有10%，穿越臨床試驗成功的概率不足1%。面對荊棘密布的新藥研發(fā)，人工智能能否創(chuàng)造更多的機遇、發(fā)揮更大的助力?星藥科技在AI藥物研發(fā)領(lǐng)域通過長期實踐已經(jīng)蹚出了一條新路。星藥科技以AI為核心技術(shù)，廣泛布局為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)帶來更多增益的差異化管線，尤其在未成藥、難成藥靶點領(lǐng)域。同時，星藥科技以AI驅(qū)動的研發(fā)管線”和“AI賦能的計算平臺”的雙循環(huán)理念，沉淀出了Pyxir+M1+Galileo三位一體的核心方法論，更加高效地賦能新藥研發(fā)、解決未被滿足的臨床需求。
AI新藥研發(fā)道阻且長，數(shù)據(jù)聯(lián)盟任重道遠
人工智能與生物醫(yī)藥的融合體現(xiàn)在多個維度，包括制劑開發(fā)、臨床試驗、老藥新用等。但是人工智能在藥物開發(fā)領(lǐng)域仍然面臨巨大挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)不足和安全問題。Pfizer、AstraZeneca經(jīng)歷了數(shù)十年的積累，在AI技術(shù)的加持下，其研發(fā)成功率已從2010年的2%和4%提升至2020年的20%以上，實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。國內(nèi)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的建設(shè)起步較晚，無論從技術(shù)發(fā)展成熟度和數(shù)據(jù)標準化方面，AI制藥行業(yè)仍處于早期階段。
在AI for 新藥研發(fā)生態(tài)論壇的圓桌討論環(huán)節(jié)，來自高校、產(chǎn)業(yè)和資本等領(lǐng)域的嘉賓分享了AI制藥大數(shù)據(jù)平臺生態(tài)建設(shè)的價值及可行性，也對數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的建設(shè)提出了一些設(shè)想和落地方案。數(shù)據(jù)的特征是復(fù)制成本極低，復(fù)制速度和傳播速度極快。數(shù)據(jù)一旦被“看見”，就可以被復(fù)制，而且可以被無限制地復(fù)制。對于這種特殊的生產(chǎn)要素，如何進行交易和定價?在關(guān)于數(shù)據(jù)交易和隱私計算的討論中，上海交通大學(xué)人工智能研究院總工程師、教授金耀輝認為隱私計算技術(shù)結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)是從根本上來平衡數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)價值之間矛盾的方法。聯(lián)仁健康的首席數(shù)據(jù)觀李登高補充道，數(shù)據(jù)交易的標的并不是數(shù)據(jù)本身，而是基于數(shù)據(jù)分析、建模、計算得到的結(jié)果。
盡管生物醫(yī)藥行業(yè)的數(shù)據(jù)聯(lián)盟從落地到商業(yè)化依然還有很長的一段路要走，例如，需要解決數(shù)據(jù)安全和隱私保護的問題，以及數(shù)據(jù)格式和標準化的問題，甚至數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度的問題，還要考慮商業(yè)模式和盈利模式的問題，等等。但是，由于新的行業(yè)范式尚未形成，中國人工智能生物醫(yī)藥行業(yè)極有可能實現(xiàn)彎道超車，以更大的能級助力創(chuàng)新藥的發(fā)展，為打造生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)共享生態(tài)奠定基礎(chǔ)，為生物醫(yī)藥行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供有力的支持和推動。
毋庸置疑，人工智能將為生物醫(yī)藥界帶來重大的變革，人工智能技術(shù)正在從多方面滲透到生物醫(yī)藥領(lǐng)域，被應(yīng)用于靶點、新藥發(fā)現(xiàn)和臨床試驗等各個環(huán)節(jié)。生物制藥與AI的深度融合將極大地促進創(chuàng)新藥的研發(fā)，推動生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的突破和創(chuàng)新。
在歷史的長河中，人類為了克服疾病的困擾已經(jīng)開發(fā)出了舉世聞名的胰島素、青霉素、天花疫苗……每一款新藥的橫空出世都承載著人類的夢想和希冀。隨著人工智能與生物醫(yī)藥行業(yè)的深度融合，會有更多類似Donanemab的新藥相繼問世，狂犬病、漸凍癥、尿毒癥等今天人們談之色變的疾病，在不久的將來也會像糖尿病、細菌感染、天花一樣成為歷史記載的一個個詞條，人類卻早已不再為之所累。“讓世界遠離病痛，讓新藥觸手可及”也將在AI時代的更迭中慢慢可及。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
