“AI制藥”預“健”未來

正在革命智能駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的AI（人工智能）技術(shù)，也在為制藥行業(yè)帶來巨大變化。著名未來學家雷·庫茲韋爾曾言：“技術(shù)的力量正以指數(shù)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(xiàn)。”這正高度概括了當下AI技術(shù)在制藥領(lǐng)域創(chuàng)新的生命力。

“制藥2.0”時代來臨

“救命藥”格列衛(wèi)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(wèi)作為特效藥需要終生服用，一盒格列衛(wèi)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(wèi)，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(fā)到上市，中間會經(jīng)歷多個環(huán)節(jié)。造成高價救命藥的重要原因，是創(chuàng)新藥長達十幾年的前期研發(fā)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(huán)節(jié)復雜讓新藥研發(fā)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(fā)布的研究報告顯示，2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發(fā)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(fā)時間長、高投入、高風險、回報慢的“天然瓶頸”？科研人員和產(chǎn)業(yè)界將目光轉(zhuǎn)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(zhuǎn)交給一家人工智能企業(yè)，希望借助“機器智能”加速新藥研發(fā)。

2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng)業(yè)公司合作，利用大數(shù)據(jù)和機器學習，加快開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物。

2018年，丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發(fā)中心，增強AI方面競爭力，加速其嚴重慢性病產(chǎn)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(fā)周期，降低研發(fā)成本

拉斯克基礎醫(yī)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(jīng)參與藥物研發(fā)，但只是起輔助作用，其工作范圍主要是對藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結(jié)果進行快速分析，提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率，進而輔助靶點藥物研發(fā)、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(guān)初創(chuàng)團隊的思路是，以計算預測傳統(tǒng)中需要實驗才能得到的結(jié)果，從而提高藥物研發(fā)與篩選的范圍和效率，加速藥物研發(fā)。晶泰科技就是這樣一家以算法驅(qū)動創(chuàng)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(guān)鍵、影響后續(xù)是否能夠研發(fā)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(yōu)先選擇最容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發(fā)路線，幫助這些藥物研發(fā)專家趨利避害，減少研發(fā)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(fā)成本為16億美元（包括與失敗藥物相關(guān)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(fā)與發(fā)現(xiàn)的相關(guān)風險減半。如此，到2025年，全球制藥行業(yè)每年即可節(jié)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(xiàn)狀來看，AI助力兒童用藥的研發(fā)十分必要。AI在數(shù)據(jù)上絕對是個中高手。AI藥物研發(fā)的底層核心就是知識圖譜，其實質(zhì)就是將來自實驗室的理化數(shù)據(jù)、各種期刊文獻中的研究成果，以及臨床數(shù)據(jù)等原本沒有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)連通，將離散的數(shù)據(jù)整合在一起，從而提供有價值的決策支持。通過AI掌握的數(shù)據(jù)，人們可以去實驗不同的藥量所產(chǎn)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(shù)據(jù)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。

中藥發(fā)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(shù)據(jù)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(fā)生的概率。

如果能把AI技術(shù)用于中藥研究，將是中藥發(fā)展的一個里程碑。比如，AI通過深度學習，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡，吸收所有已知的單步有機化學反應，解構(gòu)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(jīng)網(wǎng)絡來規(guī)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(zhì)都分離出來，通過化學反應和臨床數(shù)據(jù)，找到那個真正有效的化學物質(zhì)，并將其他化學物質(zhì)進行一一分析。

上海交通大學副校長毛軍發(fā)說：“諾貝爾獎獲得者屠呦呦通過翻閱大量中醫(yī)文獻，找到了青蒿素的藥物提取來源。但中醫(yī)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(shù)據(jù)的有效分析，將會發(fā)現(xiàn)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(fā)出一種人工智能程序，只用幾個小時就“重新發(fā)現(xiàn)”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(fā)現(xiàn)、自己找到自然規(guī)律，而測試結(jié)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(chǎn)生影響：一是藥企不必將所有臨床試驗失敗的成本轉(zhuǎn)嫁給消費者;二是通過加快新藥上市速度，企業(yè)可擁有更多專利保護年限，從而平衡研發(fā)成本。

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