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我們可以指望人工智能來制造疫苗嗎,?

Jennifer Alsever
2020-02-05

計(jì)算機(jī)通過篩選海量生物數(shù)據(jù)檔案,迅速找到人類窮盡一生才能發(fā)現(xiàn)的模型,。

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圖片來源:JAMIE CHUNG—TRUNK ARCHIVE

新型冠狀病毒的克星或?qū)⒌絹怼?/p>

2月4日,,中國工程院院士、國家衛(wèi)生健康委員會高級別專家組成員李蘭娟團(tuán)隊(duì)在武漢公布:據(jù)初步測試,,阿比朵爾,、達(dá)蘆那韋兩種藥物對治療新型冠狀病毒感染的肺炎有效。

專家組成員陳作兵表示,,兩種藥物已在浙江省患者中使用,,下一步計(jì)劃用這兩種藥物替代其他效果欠佳的藥物。

同一天,,國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布消息,,美國抗病毒藥物瑞德西韋——一款在一名美國重癥患者身上使用后得到明顯緩解的藥品,預(yù)計(jì)將于2月4日下午抵達(dá)國內(nèi),。日前,,國家藥監(jiān)局已通知申請單位中日友好醫(yī)院和中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院,可以開展臨床試驗(yàn),。

除了科研團(tuán)隊(duì)和制藥公司,,一些中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在助力藥品及疫苗的研發(fā),。1月29日,阿里云宣布,,疫情期間向全球公共科研機(jī)構(gòu)免費(fèi)開放一切人工智能算力,,以加速本次疫情的新藥和疫苗研發(fā)。次日,,百度研究院宣布,,免費(fèi)開放線性時(shí)間算法LinearFold以及世界上現(xiàn)有最快的RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測網(wǎng)站,。

在和疫情的斗爭中,,人工智能成為尋找“解藥”的催化劑。實(shí)際上,,全球制藥業(yè)早已嘗試用人工智能來加速新藥研發(fā),。

2018年9月,加拿大深度學(xué)習(xí)基因公司Deep Genomics宣布,,該公司利用人工智能解決了一個(gè)關(guān)于遺傳性疾病威爾遜氏病的長期謎題,,更重要的是,他們還利用另一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺識別出一種可能的療法,,并稱其為“史上首例由人工智能發(fā)現(xiàn)的候選療法”,。

這一“里程碑事件”讓藥物研發(fā)界大為興奮,各大新聞媒體爭相報(bào)道,。2019年1月,,這家成立5年的初創(chuàng)公司在新一輪風(fēng)投中獲得4000萬美元投資。

更快破解基因秘密

威爾遜氏癥是一種罕見的疾病,,會抑制患者代謝食物中的微量元素銅,,從而引發(fā)肝臟疾病、一系列神經(jīng)系統(tǒng)問題和其他病癥,。

Deep Genomics研究團(tuán)隊(duì)把和二十多萬個(gè)基因突變有關(guān)的海量數(shù)據(jù)喂給訓(xùn)練算法,,教會電腦找到這些拼錯(cuò)的人類DNA片段和錯(cuò)誤的蛋白質(zhì)編碼之間的關(guān)系。這些錯(cuò)誤蛋白質(zhì)編碼中,,或許就有某些疾病的致病因,。

該公司人工智能系統(tǒng)迅速發(fā)現(xiàn)了其間的關(guān)聯(lián),準(zhǔn)確破譯了一種被稱為Met645Arg的基因突變是如何導(dǎo)致某種重要的銅代謝蛋白出現(xiàn)重要缺陷的,。

Deep Genomics首席執(zhí)行官,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域領(lǐng)軍人物布蘭登·弗雷表示:“人工智能已經(jīng)學(xué)會了理解分子生物學(xué)?!?/p>

人工智能藥物開發(fā)的全球投資,,98%的試驗(yàn)性新藥都未能實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。

經(jīng)過初步學(xué)習(xí)后,,該公司又使用另一套人工智能工具,,對數(shù)十億個(gè)分子進(jìn)行分類,,迅速識別出可以糾正因基因故障造成的錯(cuò)誤,并生成了功能性蛋白質(zhì)的無毒化合物,。

最終,,算法算出了不少于12種候選藥物,且每種似乎都對細(xì)胞模型和老鼠有效,。Deep Genomics有望在明年將其中一種名為DG12P1的藥物投入人體臨床試驗(yàn),。

從科學(xué)角度來看,“這是一個(gè)巨大的飛躍,?!泵苄髮W(xué)醫(yī)學(xué)院威爾遜氏病項(xiàng)目負(fù)責(zé)人弗雷德·阿斯卡里博士說。

和傳統(tǒng)制藥業(yè)對比,,這一成就似乎更顯偉大,。弗雷說,整個(gè)過程只用了18個(gè)月,,典型臨床前藥物開發(fā)時(shí)間則為3到6年,。

如果像Deep Genomics所說,此類藥物開發(fā)過程可以復(fù)制,,那將是革命性的成果,。畢竟,研發(fā)時(shí)間縮短意味著可以更快為病人提供幫助,,尤其在大規(guī)模疫情爆發(fā)期間,。而且從理論上說,可以降低制藥商的成本,。

這也是許多大型制藥公司競相進(jìn)入該領(lǐng)域的重要原因,。

諾華正在與微軟合作,利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā),;輝瑞在使用IBM的沃森人工智能,;包括強(qiáng)生、默克,、阿斯利康和葛蘭素史克在內(nèi)的其他公司已經(jīng)和規(guī)模較小的人工智能公司簽署了藥物開發(fā)合作協(xié)議,。根據(jù)PitchBook的數(shù)據(jù),自2013年以來,,投資者總共向數(shù)百家這樣的初創(chuàng)公司投入了24億美元,。

是希望還是炒作?

一切聽起來充滿希望,。然而憧憬之余,,我們來理智地分析現(xiàn)實(shí)情況。

首先,,Deep Genomics的候選藥物還未曾在任何患者身上測試,,“我們還不知道藥物是否真正有效”,,該公司表示。

多年來,,斯克里普斯研究所著名心臟病學(xué)家和遺傳學(xué)家埃里克·托波爾博士一直在認(rèn)真審視,,人工智能到底是希望還是炒作。

2019年,,托波爾博士出版《深度醫(yī)學(xué):人工智能如何讓醫(yī)療重新有人情味》人工智能,,他提出警醒 :“我們得到了大量承諾,卻始終缺乏證據(jù),?!?/p>

“人工智能,這個(gè)詞把我們非常確定會在未來起作用的想法和僅僅是概念驗(yàn)證的想法混為一談,?!倍鄠惗啻髮W(xué)戴維·杜維諾持相同看法,。

專家們認(rèn)為,,機(jī)器制藥的一大缺陷是,缺乏好的數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,?;蚝头肿酉嗷プ饔玫膶W(xué)術(shù)信息可供參考探索,但是很多試驗(yàn)性新藥的信息,,尤其是臨床試驗(yàn)的病人數(shù)據(jù),,這些通常都為制藥商專有,而很少向外界分享,。

南加州大學(xué)醫(yī)學(xué)和工程學(xué)教授戴維·阿古斯博士表示,,除了缺少這些重要數(shù)據(jù)之外,現(xiàn)有的很多數(shù)據(jù)特征或結(jié)構(gòu)性也較差,?!拜斎氲氖菬o用信息,輸出的也一定同樣如此,?!彼f。

制藥業(yè)的良方,?

盡管存在缺憾,,但如果人工智能真能將新藥的研發(fā)時(shí)間縮短一半,或許能為不斷飆升的藥品價(jià)格提供一劑良方,。

該技術(shù)的一大應(yīng)用前景是解決神秘的遺傳性疾病,。由于該類疾病患者人數(shù)相對較少,大型制藥公司不太可能投資新藥研發(fā),。

去年秋天,,美國醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃的一項(xiàng)研究顯示,,過去20年,治療患者不足20萬的“孤兒病”的藥物在新批準(zhǔn)藥物中所占的比例越來越大,,從1998年的10%上升到2017年的44%,。與此同時(shí),其價(jià)格也一路飆升,,從1998年每年人均7136美元的花費(fèi)躍升至2017年的186758美元,,20年間增長了26倍。如今,,90%的孤兒藥年均花費(fèi)超過1萬美元,。

如果人工智能可以扭轉(zhuǎn)這種駭人趨勢,縮短針對此類罕見病的新靶向療法的研發(fā)時(shí)間和成本,,那么現(xiàn)在對它的大肆宣傳都不會枉費(fèi),。

該領(lǐng)域的先鋒

Lantern Pharma的潘納·沙瑪、Deep Genomics的布蘭登?弗雷,、Atomwise的亞伯拉罕?海菲茨 圖片來源:COURTESY OF LANTERN PHARMA, DEEP GENOMICS, AND ATOMWISE

創(chuàng)業(yè)家們把人工智能用于藥物研發(fā)的每一個(gè)階段——從識別更好的生物靶標(biāo)和識別試驗(yàn)性藥物到設(shè)計(jì)更智能的臨床試驗(yàn),。以下幾家公司是本領(lǐng)域的先鋒。

Deep genomics :發(fā)現(xiàn)藥物

去年9月,,這家多倫多初創(chuàng)公司宣稱開發(fā)出了有史以來第一個(gè)由人工智能發(fā)現(xiàn)的候選療法,,并發(fā)現(xiàn)了一種針對威爾遜氏病的新型試驗(yàn)性藥物。首席執(zhí)行官布蘭登·弗雷表示,,明年將開始對這種藥物進(jìn)行人體試驗(yàn),。他預(yù)測,那時(shí)該公司將會有多達(dá)五種候選新藥在研制中,。

Atomwise :虛擬制藥

這家舊金山公司正在使用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)為現(xiàn)有藥物尋找新的治療適應(yīng)癥,。該科技常用于面部識別和自動駕駛汽車。該公司使用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建疾病蛋白的生物化學(xué)3D網(wǎng)格,,然后將網(wǎng)格與110億個(gè)不同分子的所有組合進(jìn)行匹配運(yùn)行——其中大部分分子數(shù)據(jù)來自公開資源,,如美國國立衛(wèi)生研究院的生物活性圖書館。之后,,算法可以識別出與該蛋白質(zhì)的生物化學(xué)相匹配的分子組合,。

MIRO-1蛋白結(jié)構(gòu)與帕金森病有關(guān)。在圖中白色區(qū)域代表的篩選位點(diǎn),,AtomNet對680萬個(gè)分子進(jìn)行了評估,,發(fā)現(xiàn)了一種現(xiàn)在被稱為Miro1還原劑的類藥物分子。圖片來源:COURTESY OF ATOMWISE

Atomwise通過購買有應(yīng)用前景的化合物,,提供給學(xué)術(shù)和制藥研究人員在細(xì)胞系和動物模型中進(jìn)行測試,;該公司目前在250家醫(yī)院開展550個(gè)項(xiàng)目?!斑@就像在制造飛機(jī)前測試原型一樣,,”Atomwise的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官亞伯拉罕·海菲茨說,,“需要進(jìn)行模擬測試,才能確保飛機(jī)能飛,、靜音又省油,。每造一支機(jī)翼,都要在電腦上測試一千支,?!?/p>

Lantern Pharma:變廢為寶

這家美國達(dá)拉斯公司梳理了數(shù)百種臨床試驗(yàn)“失敗”的藥物數(shù)據(jù),識別哪些藥物可能適用于某些基因亞型患者,。這種拯救藥物的行為并不新鮮,,但Lantern希望它的算法能大幅提速。該公司最近收購了四種被大型制藥公司放棄的試驗(yàn)藥物,,其中包括一種化療藥物,,Lantern的人工智能平臺顯示,這種藥物可能對肺癌患者的一個(gè)特定亞型有效,。

截至目前,,Lantern的投資不到200萬美元,只占制藥商進(jìn)行藥物后期測試開支的一小部分,?!八幤凡粦?yīng)該貴到30萬美元一劑,”首席執(zhí)行官潘納·沙瑪說,,“如果我們能更快,更便宜,,讓藥物更有針對性,,一切都可以改變?!保ㄘ?cái)富中文網(wǎng))

本文的另一版本刊登于《財(cái)富》雜志2020年2月刊,,標(biāo)題為《機(jī)器制藥》(Medicine by Machine)。

譯者:Agatha

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