封面新聞?dòng)浾?邊雪
黑白之間，一串又一串“代碼”由人類(lèi)敲出后，一步步地改變世界。“代碼”沒(méi)有生命，未嘗疾苦，只有“BUG”，由人類(lèi)治療查改。但有生命的人類(lèi)，卻在遇上疑難雜癥，甚至絕癥時(shí)，會(huì)處于無(wú)藥可醫(yī)的困境。
如今，如互換身份般，沒(méi)有生命的“代碼”正在通過(guò)自身優(yōu)勢(shì)，嘗試幫人類(lèi)尋找治愈頑疾的良藥。
在試圖發(fā)現(xiàn)并消滅疾病的征途上，人類(lèi)不遺余力，而隨著技術(shù)的升級(jí)，“AI+藥物研發(fā)”的發(fā)展，已經(jīng)到了不可忽視的地步。以AI為核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)的生物科技公司星藥科技（Galixir），在成立的四年間，先后與麻省理工學(xué)院、谷歌大腦、復(fù)旦大學(xué)、中山大學(xué)等頂尖海內(nèi)外高校及科研機(jī)構(gòu)合作，在A(yíng)I+藥物研發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了數(shù)十項(xiàng)技術(shù)突破，為AI在藥物研發(fā)領(lǐng)域的落地鋪平了道路。
未來(lái)普通人能期待AI賦能醫(yī)療帶來(lái)的紅利嗎？“對(duì)患者來(lái)說(shuō)，AI介入研發(fā)可以更快地去拿到更好的藥。”星藥科技的創(chuàng)始人李成濤博士在接受封面新聞?dòng)浾邔?zhuān)訪(fǎng)時(shí)，給出了肯定的答案。
星藥科技的創(chuàng)始人李成濤博士。
“現(xiàn)在有了AI，我們就可以從更多維的角度，去分析成藥的可行性。”
封面新聞：在當(dāng)前的生物藥物研發(fā)過(guò)程中，AI可以起到怎樣的作用？
李成濤：藥物研發(fā)的整個(gè)流程是非常漫長(zhǎng)的，從靶點(diǎn)確認(rèn)到靶點(diǎn)驗(yàn)證，再到化合物，找到臨床前候選，再到上臨床I、II、III期，再到最后上市。在流程的每個(gè)階段，都涉及一些AI技術(shù)可能的切入點(diǎn)。
比如說(shuō)我們確定靶點(diǎn)之后，就要去找化合物，這也是星藥主要在做的根據(jù)靶點(diǎn)的性質(zhì)和歷史數(shù)據(jù)，利用AI輔助進(jìn)行化合物的設(shè)計(jì)，篩選和優(yōu)化，再經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證之后反饋回來(lái)結(jié)果，利用這些結(jié)果完成AI的新一輪迭代。
臨床試驗(yàn)也可能涉及比如病人的組織學(xué)的大數(shù)據(jù)分析，包括藥物的適應(yīng)癥拓展，都是AI可能應(yīng)用的一些方向。
封面新聞：星藥科技主要是靶點(diǎn)藥物的研發(fā)，對(duì)靶向藥的研發(fā)是有選擇的嗎？
李成濤：研發(fā)的領(lǐng)域選擇會(huì)基于很多因素，首先是到底是不是有未滿(mǎn)足的臨床需求，這個(gè)是很重要的。有很多疾病目前市面上的藥效都不夠理想，但疾病本身又很致命，這個(gè)時(shí)候我們就可以借助AI去做一些工作，所以我們研發(fā)立項(xiàng)首先以滿(mǎn)足未滿(mǎn)足臨床需求為主。
第二，從技術(shù)層面考量，比如說(shuō)藥物的生物機(jī)制是不是清晰的？分子是不是特別難做？然后去綜合評(píng)估這個(gè)項(xiàng)目是能不能做，它的技術(shù)可行性有多少。傳統(tǒng)的技術(shù)可行性更多是從化學(xué)、生物角度去分析，但是現(xiàn)在有了AI，我們就可以從更多維的角度，去分析成藥的可行性。
星藥科技做的管線(xiàn)，首先要求能滿(mǎn)足未滿(mǎn)足的臨床需求，同時(shí)也是那種未成藥或者難成藥的這種靶點(diǎn)，傳統(tǒng)方式特別難做，甚至做不出來(lái)。
封面新聞：此前有一個(gè)研究的學(xué)者，稱(chēng)AI賦能藥物研發(fā)后，30天就能發(fā)現(xiàn)癌癥靶向藥，研發(fā)周期非常之短，您覺(jué)得 AI結(jié)合藥物研發(fā)最大的優(yōu)勢(shì)是什么？
李成濤：核心價(jià)值最主要有兩點(diǎn)，第一點(diǎn)就是降本增效，就是原來(lái)（研發(fā)）周期長(zhǎng)、成本高，現(xiàn)在變成一個(gè)時(shí)間縮短，成本降低的過(guò)程，幫科研人員節(jié)省了大量的時(shí)間和成本。
另外一個(gè)核心價(jià)值，就是從“0到1”。有很多的疾病有的時(shí)候即使清楚靶點(diǎn)，但我們很難做出一個(gè)靶向性特別好的分子�，F(xiàn)在有了人工智能加上大數(shù)據(jù)賦能，我們更有可能去做出一個(gè)滿(mǎn)足各個(gè)方面需求，比較均衡的分子。所以我覺(jué)得降本增效和從“0到1”，是AI能夠在藥物研發(fā)領(lǐng)域提供的核心價(jià)值。
星藥科技官網(wǎng)。
“AI技術(shù)興起是時(shí)代給予的機(jī)遇，但AI在生物制藥的應(yīng)用上，算法、算力和數(shù)據(jù)，每點(diǎn)都有一些挑戰(zhàn)。”
封面新聞：目前來(lái)說(shuō)我們?cè)谶\(yùn)用AI的時(shí)候是有遇到一些困難，或者您覺(jué)得核心的難點(diǎn)突破點(diǎn)在哪？
李成濤：其實(shí)就是AI的三個(gè)方面：算法、算力和數(shù)據(jù)，每點(diǎn)都有挑戰(zhàn)，重點(diǎn)是在數(shù)據(jù)方面。國(guó)外很多大型藥企已經(jīng)在這個(gè)賽道積累了很多年，在數(shù)據(jù)層面自己已經(jīng)形成了一個(gè)閉環(huán)。我們國(guó)內(nèi)做創(chuàng)新藥積累數(shù)據(jù)的時(shí)間相對(duì)較短，在這個(gè)方面是有一定差距的。
另外，國(guó)外有些藥企會(huì)自發(fā)地組建數(shù)據(jù)聯(lián)盟，相互分享一些數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)是國(guó)內(nèi)在建設(shè)集中化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候可以借鑒的。
封面新聞：在A(yíng)I浪潮奔涌的當(dāng)下，目前的技術(shù)的迭代對(duì)于您所在的藥物研發(fā)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，您覺(jué)得有哪些方面的利好？
李成濤：實(shí)際上，人工智能技術(shù)的發(fā)展使得其在各行各業(yè)的應(yīng)用變得越來(lái)越容易，可以說(shuō)只要有一個(gè)比較好的數(shù)據(jù)集，我們就可以得出來(lái)一些比較好的模型。
5年前10年前大家不想 AI，因?yàn)閿?shù)據(jù)比較有限，但是隨著數(shù)據(jù)積累越來(lái)越多，就有這樣一個(gè)“土壤”，我們可以用更多的模型的技術(shù)去攻克難題，并從現(xiàn)存的數(shù)據(jù)里面找到更多好的信息。這也是時(shí)代給予的機(jī)遇。
