DoNews3月2日消息（翟繼茹）AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine宣布在人工智能和新藥開發(fā)方面取得突破，首次將生物學(xué)和化學(xué)生成學(xué)相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)一種全新機(jī)制的用于治療特發(fā)性肺纖維化的臨床候選新藥，并成功通過多次人類細(xì)胞和動(dòng)物模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。這意味著，AI制藥的時(shí)代或?qū)⒄介_始。
AI如何制藥？
一般來看，一款新藥的研發(fā)需要經(jīng)過藥物靶標(biāo)確定、先導(dǎo)化合物篩選、先導(dǎo)化合物優(yōu)化和臨床試驗(yàn)等階段。時(shí)間成本上，新藥的上市時(shí)間要大于10年，資金成為方面，塔夫茨藥物開發(fā)研究中心曾給過一個(gè)數(shù)據(jù)是26億美元。但最終的結(jié)果是，在耗費(fèi)高人力財(cái)力之后，只有10%的候選藥物能進(jìn)入市場(chǎng)，90%的項(xiàng)目流產(chǎn)。
從2016-2017年開始，AI制藥開始吸引了制藥廠和科技巨頭們的關(guān)注度。眾所周知，人工智能的發(fā)展依賴于數(shù)據(jù)，尤其是高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)集。而藥物發(fā)現(xiàn)過程的每一步都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為現(xiàn)代人工智能技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)模型和自然語言處理技術(shù)在建模大型復(fù)雜多維數(shù)據(jù)集如基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、臨床數(shù)據(jù)、靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本方面的作用是不可小覷的。
Insilico首席科學(xué)官任峰解釋了IPF新藥研發(fā)的詳細(xì)過程：
一、尋找靶點(diǎn)。 Insilico利用PandaOmics 靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)發(fā)表在《自然通訊》上的復(fù)雜基因和路徑進(jìn)行評(píng)分，并通過深度特征選擇、因果推理和de novo路徑重構(gòu)得到相關(guān)靶點(diǎn)。靶點(diǎn)新穎性和疾病關(guān)聯(lián)評(píng)分由自然語言處理(NLP)引擎進(jìn)行評(píng)估，該引擎分析了來自數(shù)百萬數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)，包括專利、研究出版物、科研經(jīng)費(fèi)和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫。結(jié)果， PandaOmics發(fā)現(xiàn)了20個(gè)用于驗(yàn)證的靶點(diǎn)，將其縮小到一個(gè)新的細(xì)胞內(nèi)靶標(biāo)，并對(duì)其作進(jìn)一步分析。
二、選定化合物并測(cè)試安全度。Insilico的人工智能化學(xué)生成系統(tǒng)Chemistry42自動(dòng)生成具有適當(dāng)物理化學(xué)性質(zhì)的成藥性高的分子結(jié)構(gòu)。此次，Chemistry42設(shè)計(jì)了一個(gè)小分子庫，這些小分子與 PandaOmics 發(fā)現(xiàn)的新的細(xì)胞內(nèi)靶點(diǎn)結(jié)合，并進(jìn)行驗(yàn)證。
三、選定臨床前化合物。在不斷的設(shè)計(jì)、合成、評(píng)估優(yōu)化后，最終確認(rèn)臨床候選化合物。
四、進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段。Insilico表示，目前正在IND 申報(bào)實(shí)驗(yàn)，目標(biāo)是在2022年將這一款藥物進(jìn)行臨床階段。
整體來看，從疾病假設(shè)到臨床前候選藥物，Insilico的AI制藥只用了18個(gè)月，花費(fèi)約為200萬美元的經(jīng)費(fèi)。相較傳統(tǒng)藥物研發(fā)流程，速度快了幾個(gè)數(shù)量級(jí)，所耗費(fèi)成本也低了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
Tech Emergence的一份報(bào)告研究報(bào)告預(yù)測(cè)，通過人工智能可以將新藥研發(fā)的成功率從 12％提高到 14％，可以為生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
AI+醫(yī)療靠譜嗎
IDC一項(xiàng)調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，到 2025 年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到 1270 億美元，其中數(shù)字醫(yī)療將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一。
在啟明創(chuàng)投主管合伙人梁颕宇看來，AI在醫(yī)療方面的發(fā)展如果用1-10來打分，現(xiàn)在大概是在1分左右，前景還非常寬廣。梁颕宇表示，AI在醫(yī)療領(lǐng)域第一個(gè)大規(guī)模的應(yīng)用是AI+影像，這也得益于AI圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展的成熟，后面慢慢衍生到藥物研發(fā)的領(lǐng)域，并取得了很好的進(jìn)展。從醫(yī)療領(lǐng)域全景來看，還有很多AI沒有介入的領(lǐng)域，很多問題更復(fù)雜，需要更長(zhǎng)的時(shí)間、更系統(tǒng)化的解決方案。
實(shí)際上，在AI藥物研發(fā)方面無論，制藥大廠還是科技巨頭都已經(jīng)在行動(dòng)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，目前，全球用AI來輔助藥物研發(fā)的公司已經(jīng)超過200余家，在技術(shù)方面，Benevolent AI、IBM Watson、Numerate、Insilico Medicine等也都是佼佼者代表。
談及競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，Insilico Medicine首席科學(xué)官任峰告訴記者，Insilico Medicine是少數(shù)的幾家擁有自己的人工智能產(chǎn)品的制藥企業(yè)。現(xiàn)在，Chemistry 42已經(jīng)授權(quán)給了一些國(guó)際大藥企，并根據(jù)其需求進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)際上，Insilico Medicine打造了一個(gè)關(guān)于制藥的一體化人工智能平臺(tái)，從早期的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到化合物的設(shè)計(jì)，再到最后臨床結(jié)果預(yù)測(cè)，覆蓋了整個(gè)新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈。
Insilico Medicine在2019年9月完成了3700萬美元的B輪融資，啟明創(chuàng)投領(lǐng)投，創(chuàng)新工場(chǎng)、百度風(fēng)投、蘭亭投資等投資方跟投。在創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開復(fù)看來，AI+生命科學(xué)未來的場(chǎng)景非常值得期待。首先，從制藥方面看，其效率和成本相較傳統(tǒng)制藥都在提高。其次，影像診斷的場(chǎng)景也非常豐富。在MRI、CT等方面，未來20-30年，AI機(jī)器人診斷將會(huì)超過醫(yī)生?！扒疤崾俏覀円岩磺袛?shù)字化，要有足夠多的病例。一個(gè)醫(yī)生他的能力來自哪里？可能來自他的一生看了一萬個(gè)病人，但是一套AI的診斷系統(tǒng)，它可以在很短的時(shí)間就看幾十億的病人，這學(xué)習(xí)到的內(nèi)容跟數(shù)據(jù)一定是巨大?！弊詈?，在手術(shù)機(jī)器人方面還將進(jìn)步。李開復(fù)透露一組數(shù)據(jù)稱，目前，機(jī)器人參與手術(shù)的比例已經(jīng)接近到20%，其中一部分由機(jī)器人主導(dǎo)。未來，納米機(jī)器人的出現(xiàn)，將可以更好的對(duì)抗癌癥等難解疾病。
談及對(duì)AI醫(yī)療領(lǐng)域投資的壁壘，梁颕宇表示，“團(tuán)隊(duì)很重要?！绷猴I宇也提到，在這一賽道中，一些企業(yè)拿到的數(shù)據(jù)可能并不是好的數(shù)據(jù)，用AI去篩查很多不好的數(shù)據(jù)，其實(shí)也是行業(yè)的一個(gè)問題。
