“AI制藥”預“健”未來

正在革命智能駕駛、物聯網等領域的AI（人工智能）技術，也在為制藥行業帶來巨大變化。著名未來學家雷·庫茲韋爾曾言：“技術的力量正以指數級的速度迅速向外擴充。人類正處于加速變化的浪尖上，更多、更加超乎我們想象的極端事物將會出現。”這正高度概括了當下AI技術在制藥領域創新的生命力。

“制藥2.0”時代來臨

“救命藥”格列衛因為一部電影成為熱詞。對于慢性粒細胞白血病患者而言，格列衛作為特效藥需要終生服用，一盒格列衛的市場售價高達2.35萬元，一年僅維持生命的成本就需要近30萬元。

不僅僅是格列衛，治療癌癥、腫瘤以及罕見病的藥物，市場售價以萬元為單位的并不少見。一款藥物從研發到上市，中間會經歷多個環節。造成高價救命藥的重要原因，是創新藥長達十幾年的前期研發投入實在過于龐大。

藥物靶標確定、先導化合物篩選、臨床試驗論證……環節復雜讓新藥研發成了一條“長征路”，在這條路上，大約只有1%的候選藥物可以最終“存活”。

德勤有限公司發布的研究報告顯示，2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發上的投資回報率僅有3.2%，處于8年來最低水平。更糟糕的是，成功上市一款新藥的成本從2010年的11.88億美元增加到20億美元。

如何破解藥物研發時間長、高投入、高風險、回報慢的“天然瓶頸”？科研人員和產業界將目光轉移至以機器學習、深度學習見長的人工智能。“AI制藥”成為大勢所趨。

2016年，美國強生公司把一些尚處于試驗中的小分子化合物轉交給一家人工智能企業，希望借助“機器智能”加速新藥研發。

2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創業公司合作，利用大數據和機器學習，加快開發創新小分子藥物。

2018年，丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發中心，增強AI方面競爭力，加速其嚴重慢性病產品管線的擴展和多樣化。

“AI制藥”來了，世界制藥巨頭紛紛進入“制藥2.0”時代。

縮短研發周期，降低研發成本

拉斯克基礎醫學研究獎獲得者、美國國家科學院院士羅納德·韋爾表示，在目前階段，AI已經參與藥物研發，但只是起輔助作用，其工作范圍主要是對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結果進行快速分析，提升新藥發現的效率，進而輔助靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、藥物晶型預測等。

AI的加入讓人看到了可喜的改變。一些AI相關初創團隊的思路是，以計算預測傳統中需要實驗才能得到的結果，從而提高藥物研發與篩選的范圍和效率，加速藥物研發。晶泰科技就是這樣一家以算法驅動創新的藥物科技公司，他們以晶型預測為切入點，把藥物分子中一些非常關鍵、影響后續是否能夠研發成功的物理、化學、生物和藥物的重要特征，利用量子物理及AI算法進行準確的預測。該公司CEO馬健表示，“通過計算，能夠幫助藥企優先選擇最容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發路線，幫助這些藥物研發專家趨利避害，減少研發時間和試錯范圍。”

高盛集團2016年底的一份人工智能報告顯示，通過實施機器學習和AI，在獲批藥物的平均年度開發成本為16億美元（包括與失敗藥物相關的成本），或者失敗藥物的年度成本為300億美元的情況下，人們有望將藥物開發與發現的相關風險減半。如此，到2025年，全球制藥行業每年即可節省約260億美元。

兒童用藥不再是藥量“酌減”

長期以來，由于兒童專用藥不足，很多患兒都會服用成人藥，而成人藥所謂的“兒童酌減”存在著巨大的用藥安全風險。

從這個現狀來看，AI助力兒童用藥的研發十分必要。AI在數據上絕對是個中高手。AI藥物研發的底層核心就是知識圖譜，其實質就是將來自實驗室的理化數據、各種期刊文獻中的研究成果，以及臨床數據等原本沒有關聯的數據連通，將離散的數據整合在一起，從而提供有價值的決策支持。通過AI掌握的數據，人們可以去實驗不同的藥量所產生的影響，最終找到最準確的用量，還可以進行藥物口味的數據管理。而這一切，周期不會太長，消費者也不需要為此承擔太多的成本。

圖/東方IC

中藥發展迎來新里程碑

雖然市面上存在很多療效上佳的中藥，但還是有很多潛在的未知危險因素。許多人并不信任中藥，因為大部分中藥都標明不了具體的分子學藥理機制及毒副作用。相比之下，西藥更能得到人們的信任，它有著大量的臨床數據和科學理論的支撐，西藥的說明書上能清楚地標明該藥的藥理作用和不良反應發生的概率。

如果能把AI技術用于中藥研究，將是中藥發展的一個里程碑。比如，AI通過深度學習，構建神經網絡，吸收所有已知的單步有機化學反應，解構藥物里的分子，嘗試任何單一步驟中可以使用的化學反應，重復應用這些神經網絡來規劃多步驟有機化學反應的合成，直到得到中藥的藥理和毒理機制。簡單來說，就是將藥湯里的所有化學物質都分離出來，通過化學反應和臨床數據，找到那個真正有效的化學物質，并將其他化學物質進行一一分析。

上海交通大學副校長毛軍發說：“諾貝爾獎獲得者屠呦呦通過翻閱大量中醫文獻，找到了青蒿素的藥物提取來源。但中醫典籍浩如煙海，讓人類逐本翻閱、分析，耗時長、效率低，如果讓機器‘讀古籍’，再借助大數據的有效分析，將會發現不少取材于中草藥的有效藥物。”

能否帶來藥價降低福音

美國斯坦福大學的物理學家們開發出一種人工智能程序，只用幾個小時就“重新發現”了元素周期表。該項目研究人員介紹，檢驗AI是否真正具有“智慧”，需要先試試AI是否可以進行科學發現、自己找到自然規律，而測試結果表明，AI具備這一潛力。

如果“AI制藥”是大勢所趨，那藥價會隨之降低嗎？多位受訪專家表示，“AI制藥”有望從兩方面對降低藥價產生影響：一是藥企不必將所有臨床試驗失敗的成本轉嫁給消費者；二是通過加快新藥上市速度，企業可擁有更多專利保護年限，從而平衡研發成本。

AI強勢挺進傳統制藥行業，前路究竟如何？業內認為這還需時間檢驗，因為目前還沒有一款AI研發的新藥被批準上市。對于AI是否會最終取代藥物研發人員，受訪科學家的回答是：“AI不會取代藥物研發人員，但是使用AI的藥物研發人員將有可能取代那些不使用AI的人。”（本刊綜合）※