AI開始給人類造藥吃了。

“人體內(nèi)大概有幾萬把鎖，絕大部分鎖都是難成藥靶點(diǎn)，之前這些鎖很難找到鑰匙。現(xiàn)在AI可以有辦法把鎖打開，甚至是配到合適的鑰匙，這是AI很重要的工作貢獻(xiàn)之一。”深勢(shì)科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰在接受采訪時(shí)表示。 

藥物研發(fā)領(lǐng)域中，有一個(gè)著名的“雙十定律”，即需要耗時(shí)超過10年、10億美金才有可能上市一款新藥。因此新藥研發(fā)可以說是“靠天吃飯”，僅是在數(shù)量龐大的類藥物分子中，找到可能成藥的化合物便需要漫長的幾年。但AI有望解決這一難題，其不僅可以快速計(jì)算出有開發(fā)潛力的化合物，還可以綜合活性等因素確認(rèn)其與靶點(diǎn)（致病的生物分子）的結(jié)合模式。

深勢(shì)科技基于這一行業(yè)痛點(diǎn)，推出了Hermite?藥物計(jì)算設(shè)計(jì)平臺(tái)。該平臺(tái)融合了人工智能物理建模和高性能計(jì)算，蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥靶結(jié)合模式預(yù)測(cè)、苗頭化合物篩選、先導(dǎo)化合物優(yōu)化和分子性質(zhì)預(yù)測(cè)等功能。 

“過去大量重復(fù)性試驗(yàn)不僅效率低，能夠覆蓋的空間還是很小。而現(xiàn)在是在進(jìn)行每一步前，AI先算一下，不合適的就不做實(shí)驗(yàn)了，整體研發(fā)效率便提高了。”孫偉杰說。

除了降本增效，AI更大的價(jià)值還在于能否帶來新的可能性。即使藥物品類看起來已十分全面，但仍有無藥可治的疾病存在，比如腫瘤、人體自身免疫性疾病等。

《Nature》2017年的一篇論文提到，可能成藥的化合物數(shù)量是10的60次方。這意味著，可以用來成藥的分子數(shù)量比太陽系的原子數(shù)量還要多，想要通過傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方式篩選完是幾乎不可能的。而AI不僅可以擴(kuò)大計(jì)算覆蓋的范圍，快速推測(cè)出數(shù)量巨大的化合物，還能綜合評(píng)估成藥性、活性等因素，從中篩選出適配可能性最大的。 

而許多投資者也抱著AI能夠破除長久以來藥物研發(fā)困境的美好想象，一輪一輪地將最有希望的公司篩選出來推向市場(chǎng)。僅在2021年，共有270多家AI制藥企業(yè)成立，其中一級(jí)市場(chǎng)的公司也從10家飆升到60多家。 

但由于一直等不到一款A(yù)I設(shè)計(jì)的藥物成功獲批上市，再加之研發(fā)周期長、政策不完善等等因素，2022年國內(nèi)的AI制藥企業(yè)融資金額便慘遭腰斬。

即使投資人滿懷期待，但也無法否認(rèn)一個(gè)事實(shí)：雖然AI提高了臨床前藥物的研發(fā)效率，但依舊要直面缺乏高質(zhì)量臨床數(shù)據(jù)的問題和所有藥物都需經(jīng)歷的漫長臨床試驗(yàn)。 

即便是ChatGPT，如果沒有高質(zhì)量臨床數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，也不能準(zhǔn)確回答醫(yī)學(xué)問題。而在中國，真實(shí)的臨床數(shù)據(jù)被視為不能公開的商業(yè)機(jī)密，主要集中在藥企手里。即便AI制藥公司通過與藥企合作拿到部分?jǐn)?shù)據(jù)，也會(huì)需要花費(fèi)大量時(shí)間和資源對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化調(diào)整。 

對(duì)此孫偉杰認(rèn)為，“數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是不夠的，目前的瓶頸還是在模型層面，如何把有限的數(shù)據(jù)利用起來才是最重要的。就像是在AlphaFold這樣的AI4S工具產(chǎn)生之前，大家也覺得只掌握幾十萬個(gè)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，很難預(yù)測(cè)現(xiàn)有的幾十億個(gè)蛋白質(zhì)序列”。 

即便能解決數(shù)據(jù)問題，留給AI制藥公司的時(shí)間也很緊張。

AI設(shè)計(jì)的藥與傳統(tǒng)制藥一樣，都要經(jīng)歷嚴(yán)格且漫長的多期臨床試驗(yàn)階段。根據(jù)過去多年的發(fā)布數(shù)據(jù)來看，僅有10%的可能性通過I、II、III期臨床試驗(yàn)，且花費(fèi)時(shí)間大多超過了10至15年。而在這期間仍需堅(jiān)持做長期且大規(guī)模的投入，并且同步研發(fā)第二款新藥，讓一家企業(yè)保持正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

但資本市場(chǎng)回歸理性對(duì)創(chuàng)業(yè)者來說既是挑戰(zhàn)也是機(jī)會(huì)。據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Research And Markets預(yù)測(cè)，到2026年，AI制藥的市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到29.94億美元，咨詢公司Gartner也認(rèn)為，2025年將有50%的藥物發(fā)現(xiàn)與研發(fā)使用到生成式AI。

AI在研發(fā)針對(duì)新冠病毒的藥物時(shí)抓住了機(jī)會(huì)，讓人們看到了它的威力。美國莫德納公司利用AI平臺(tái)，從其所生產(chǎn)的20000個(gè)獨(dú)特的mRNA序列中學(xué)習(xí)，僅花費(fèi)42天就設(shè)計(jì)和生產(chǎn)了第一批待測(cè)試的新冠疫苗。

這意味著，只靠解決所有疾病困擾的宏大敘事已經(jīng)融不到錢了，能夠取得技術(shù)進(jìn)展的公司最終才能夠留在牌桌上。

來源：界面新聞 作者：趙一帆