新藥研發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜而漫長(zhǎng)的過(guò)程，高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、高技術(shù)、長(zhǎng)周期的“三高一長(zhǎng)”典型特征讓這項(xiàng)工作嚴(yán)酷而險(xiǎn)象環(huán)生。人工智能技術(shù)浪潮的勢(shì)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(lái)了新的機(jī)遇。
近日，由浦東投控集團(tuán)戰(zhàn)略支持、星藥科技主辦的2023世界人工智能大會(huì)“AI for 藥物研發(fā)生態(tài)”論壇在張江科學(xué)會(huì)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(shì)，積極探尋行業(yè)突破口和解決方案，努力推動(dòng)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(jìn)
多年以來(lái)，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(xiàng)目為牽引、破題跨界共性難點(diǎn)”為使命推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，圍繞基礎(chǔ)科研、技術(shù)創(chuàng)新、場(chǎng)景應(yīng)用、制度供給、產(chǎn)業(yè)空間等維度進(jìn)行了系統(tǒng)性的布局，致力于打造世界級(jí)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(diǎn)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(shì)，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(guó)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(yíng)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(lèi)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)空間的規(guī)模不斷擴(kuò)展，技術(shù)平臺(tái)、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(diǎn)”蓄勢(shì)待發(fā)。
在AI for 藥物研發(fā)生態(tài)論壇現(xiàn)場(chǎng)，研究學(xué)者、行業(yè)專(zhuān)家等圍繞AI制藥創(chuàng)新發(fā)展新路徑展開(kāi)討論，討論話題涉及AI在中風(fēng)神經(jīng)保護(hù)劑開(kāi)發(fā)、藥物制劑開(kāi)發(fā)等具體的AI應(yīng)用實(shí)例，也包含投資界對(duì)AI制藥行業(yè)研究現(xiàn)狀和未來(lái)方向的深刻洞見(jiàn)，更有政府的政策牽引和規(guī)劃支持，經(jīng)過(guò)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(shí)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(dòng)智能計(jì)算平臺(tái)和Galileo-高通量高內(nèi)涵篩選平臺(tái)”。M1，Galileo，與星藥科技的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)Pyxir一起，構(gòu)成了星藥科技獨(dú)有的AI賦能藥物研發(fā)的核心方法論，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與實(shí)驗(yàn)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(zhǔn)確描述分子和蛋白間的相互作用，精確計(jì)算目標(biāo)分子與蛋白間的結(jié)合自由能，突破經(jīng)典計(jì)算模擬方法的局限，以提升藥物開(kāi)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(duì)接速度提升了近2000倍，預(yù)測(cè)精度提升了87%，并可同時(shí)識(shí)別正構(gòu)位點(diǎn)和非正構(gòu)位點(diǎn)，解決基于靶點(diǎn)的藥物設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵問(wèn)題。GFF是基于傳統(tǒng)計(jì)算化學(xué)框架和人工智能算法開(kāi)發(fā)的專(zhuān)門(mén)針對(duì)小分子的新一代通用力場(chǎng)，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建連續(xù)化的原子類(lèi)型，具有極強(qiáng)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(dòng)態(tài)對(duì)接模塊，突破了AlphaFold僅預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu)的極限，通過(guò)考慮蛋白構(gòu)象變化在對(duì)接中發(fā)現(xiàn)隱藏口袋。
Galileo，通過(guò)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行培養(yǎng)和干預(yù)以建立疾病相關(guān)細(xì)胞系，通過(guò)觀察疾病相關(guān)細(xì)胞系在不同干預(yù)模態(tài)下的形態(tài)變化來(lái)評(píng)估干預(yù)對(duì)疾病的改善效果。Galileo可在短時(shí)間內(nèi)高通量地產(chǎn)生信息量豐富的高內(nèi)涵細(xì)胞圖像，通過(guò)AI模型對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，來(lái)評(píng)估候選藥物的下游機(jī)制及動(dòng)物體內(nèi)藥效、毒性甚至人體實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。Galileo生物平臺(tái)每周產(chǎn)量約為10T的高質(zhì)量細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)，大約64萬(wàn)張圖像，通過(guò)AI技術(shù)的高通量、標(biāo)準(zhǔn)化的處理方式，我們可以像伽利略用望遠(yuǎn)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(lái)探索疾病相關(guān)細(xì)胞系的廣袤。
以靶點(diǎn)選擇為起點(diǎn)，九十九死而未必生
“藥物研發(fā)過(guò)程艱難，多以失敗告終，原因之一就是藥物靶點(diǎn)不夠精準(zhǔn)，因此需要更深入的創(chuàng)新性研究找到新的靶點(diǎn)。”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(zhǎng)王玉田在中風(fēng)神經(jīng)保護(hù)劑的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中，由于認(rèn)識(shí)到了針對(duì)NMDAR的傳統(tǒng)研發(fā)策略存在副作用大、起效時(shí)間長(zhǎng)的痛點(diǎn)，于是重新調(diào)研改以2A亞基NMDAR的NTD胞外N端為作用靶點(diǎn)，采用AI輔助藥物篩選發(fā)現(xiàn)了變構(gòu)激動(dòng)劑，在變構(gòu)增強(qiáng)NMDAR體激動(dòng)的同時(shí)，不干擾突觸傳遞的時(shí)間準(zhǔn)確性，從而減少了副作用。這是AI賦能藥物開(kāi)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(duì)3CL蛋白酶設(shè)計(jì)的Paxlovid和針對(duì)KRAS蛋白開(kāi)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(gè)藥物獲批的PD-1抗體藥，以及當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)趨于白熱化的GLP-1減肥藥等，新藥發(fā)現(xiàn)的成功無(wú)一例外地始于靶點(diǎn)的選擇。有了好的起點(diǎn)，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?cè)诎悬c(diǎn)選擇上帶來(lái)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(yàn)成功的概率不足1%。面對(duì)荊棘密布的新藥研發(fā)，人工智能能否創(chuàng)造更多的機(jī)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(guò)長(zhǎng)期實(shí)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(lái)更多增益的差異化管線，尤其在未成藥、難成藥靶點(diǎn)領(lǐng)域。同時(shí)，星藥科技以AI驅(qū)動(dòng)的研發(fā)管線”和“AI賦能的計(jì)算平臺(tái)”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(zhǎng)，數(shù)據(jù)聯(lián)盟任重道遠(yuǎn)
人工智能與生物醫(yī)藥的融合體現(xiàn)在多個(gè)維度，包括制劑開(kāi)發(fā)、臨床試驗(yàn)、老藥新用等。但是人工智能在藥物開(kāi)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(wèn)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(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。國(guó)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(wú)論從技術(shù)發(fā)展成熟度和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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(lái)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(tái)生態(tài)建設(shè)的價(jià)值及可行性，也對(duì)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(jiàn)”，就可以被復(fù)制，而且可以被無(wú)限制地復(fù)制。對(duì)于這種特殊的生產(chǎn)要素，如何進(jìn)行交易和定價(jià)?在關(guān)于數(shù)據(jù)交易和隱私計(jì)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(rèn)為隱私計(jì)算技術(shù)結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)是從根本上來(lái)平衡數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)價(jià)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(bǔ)充道，數(shù)據(jù)交易的標(biāo)的并不是數(shù)據(jù)本身，而是基于數(shù)據(jù)分析、建模、計(jì)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(zhǎng)的一段路要走，例如，需要解決數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)題，甚至數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度的問(wèn)題，還要考慮商業(yè)模式和盈利模式的問(wèn)題，等等。但是，由于新的行業(yè)范式尚未形成，中國(guó)人工智能生物醫(yī)藥行業(yè)極有可能實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)，以更大的能級(jí)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(dòng)。
毋庸置疑，人工智能將為生物醫(yī)藥界帶來(lái)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(diǎn)、新藥發(fā)現(xiàn)和臨床試驗(yàn)等各個(gè)環(huán)節(jié)。生物制藥與AI的深度融合將極大地促進(jìn)創(chuàng)新藥的研發(fā)，推動(dòng)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的突破和創(chuàng)新。
在歷史的長(zhǎng)河中，人類(lèi)為了克服疾病的困擾已經(jīng)開(kāi)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(lèi)的夢(mèng)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(huì)有更多類(lèi)似Donanemab的新藥相繼問(wèn)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(lái)也會(huì)像糖尿病、細(xì)菌感染、天花一樣成為歷史記載的一個(gè)個(gè)詞條，人類(lèi)卻早已不再為之所累。“讓世界遠(yuǎn)離病痛，讓新藥觸手可及”也將在AI時(shí)代的更迭中慢慢可及。
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