每經(jīng)記者 張韻    每經(jīng)編輯 宋思艱    

隨著人工智能滲入醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)，針對罕見病的新藥研究的進(jìn)程正在加快。

晶泰科技作為一家以算法驅(qū)動研發(fā)的藥物科技公司，日前與知名藥企輝瑞公司達(dá)成戰(zhàn)略性研發(fā)合作。那么，目前人工智能如何與藥物研發(fā)環(huán)節(jié)結(jié)合？其運(yùn)用能夠解決傳統(tǒng)制藥行業(yè)的哪些痛點(diǎn)？“AI+制藥”同其他“AI+”行業(yè)相比，又存在何種特殊性？圍繞上述問題，6月29日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪了晶泰科技CEO馬健。

馬健認(rèn)為，人工智能將提高藥物研發(fā)的效率及其成功率，并且隨著云端架構(gòu)進(jìn)程的加快，數(shù)據(jù)和算法的開放共享將成必然趨勢。

AI+制藥提高藥物研發(fā)效率

NBD：目前，人工智能同許多行業(yè)結(jié)合，但從國內(nèi)的情況看，人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域似乎還鮮有運(yùn)用，“AI+制藥”存在怎樣的特殊性？

馬健：總體上說，“AI+制藥”確實(shí)是一個很新的領(lǐng)域，其布局空間非常大。因?yàn)樗幬镅邪l(fā)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈非常長，從最開始靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)，到藥物分子的篩選和設(shè)計(jì)，再到生物的活性實(shí)驗(yàn)，還要經(jīng)歷一系列的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，最后再到人體的臨床等。目前還不能單靠某一家公司來完成諸多環(huán)節(jié)，像上述的一些創(chuàng)業(yè)公司，都是在以某一環(huán)節(jié)為主的同時，向上下游拓展布局，比如說Exscientia更多的是面向早期的分子設(shè)計(jì)。

此外，國內(nèi)的藥物研究相較于國外，雖然目前在創(chuàng)新藥物研發(fā)方面的能力比較弱，但國內(nèi)新藥市場潛力巨大，發(fā)展速度遠(yuǎn)超國外，并且隨著國內(nèi)藥監(jiān)局某些法規(guī)與國際接軌，我們相信未來國內(nèi)藥物研發(fā)行業(yè)會成為重要的市場。

NBD：藥物研發(fā)是一個漫長的過程，人工智能運(yùn)用于醫(yī)藥研發(fā)能夠解決哪些行業(yè)痛點(diǎn)？

馬健：藥物研發(fā)涉及諸多環(huán)節(jié)，目前各家公司著重針對其中的某一環(huán)節(jié)在做改進(jìn)。以晶泰科技見長的藥物晶型預(yù)測為例，我們對行業(yè)的促進(jìn)作用在于利用人工智能和算法的“先見之明”，幫助制藥企業(yè)在研發(fā)早期制定出比較明確的研發(fā)路線和策略。具體而言，我們以晶型預(yù)測為切入口，用算法對藥物分子中關(guān)鍵的物理、化學(xué)、生物特征進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，這些重要特征關(guān)系到藥物后續(xù)能否研發(fā)成功。

在傳統(tǒng)實(shí)踐中，這些關(guān)鍵特征要在研發(fā)后期進(jìn)行上千甚至上萬次的實(shí)驗(yàn)才能得到驗(yàn)證，但這個時候藥企往往已經(jīng)投入大量的人力、財(cái)力，如果到了研發(fā)后期才發(fā)現(xiàn)一款藥物的溶解度、毒性等指標(biāo)不理想，這個藥物項(xiàng)目很可能就此擱置，或者需要推倒重來，對藥企是時間與資源的雙重浪費(fèi)，對患者來說也是一誤再誤。但現(xiàn)在運(yùn)用量子物理和計(jì)算化學(xué)的算法之力，藥企可以率先知道選擇哪種種藥物和研發(fā)路線最容易成功，從而提高研發(fā)效率及成功率。

數(shù)據(jù)與算法的開放共享是趨勢

NBD：數(shù)據(jù)與算法上的開放共享是否會成為必然的趨勢？

馬?。?ldquo;AI+制藥”行業(yè)中的企業(yè)，大多做的是高性能科學(xué)計(jì)算，因此用云計(jì)算作為我們整個平臺的搭建基礎(chǔ)具有一定的必然性。因?yàn)楦咝阅芸茖W(xué)計(jì)算的體量非常大，我們在對一款藥物化學(xué)分子進(jìn)行分析時，可以算出其上百萬種晶型的可能性，進(jìn)而經(jīng)過層層篩選和優(yōu)化，最終鎖定那些最穩(wěn)定、最適宜用藥的晶型，所以其中涉及到海量的計(jì)算，我們對數(shù)據(jù)的需求非常大。但這一行業(yè)中很多都是初創(chuàng)企業(yè)，如果要自己買一個數(shù)據(jù)中心，還要進(jìn)行維護(hù)以及技術(shù)的更新?lián)Q代的話，這樣的投入對我們來說負(fù)荷過大。如果海量數(shù)據(jù)能開放共享，那么計(jì)算密集型的研發(fā)將事半功倍。因此，你所說的數(shù)據(jù)與算法的開放共享非常有必要，我們也在加快進(jìn)行云端的架構(gòu)。

NBD：人工智能技術(shù)平臺將如何為醫(yī)藥界賦能？

馬健：目前整個醫(yī)藥行業(yè)的大部分精力主要放在三個方向上：一是腫瘤；二是中老年?。挥绕涫前柎暮ＤY，還有一些其他的罕見病。目前常見的治療感冒之類的藥，其實(shí)藥企都已不再著力研究，因?yàn)樵谑忻嫔系母忻八幰呀?jīng)比較成熟有效，大家將關(guān)注點(diǎn)放到延長人類壽命的藥品研究。事實(shí)上，現(xiàn)在臨床三期的藥物研發(fā)管線上大概有70%~80%是與治療腫瘤相關(guān)的抗癌藥。

在國外，已有一些藥物研發(fā)取得有效的治療方案，比如像白血病這種傳統(tǒng)認(rèn)知中的“絕癥”，目前已經(jīng)當(dāng)作一種慢性病在醫(yī)治。此外，癌癥患病后的五年生存期在中國大概有40%，在歐美國家大概達(dá)到80%，也就是說，一個人得了癌癥的五年之后，有80%的概率還活著，并且隨著下一代腫瘤藥、靶向藥的出現(xiàn)，其生命周期還會進(jìn)一步延長。尤其是在中國人口基數(shù)這么龐大的國家，即使是罕見病，乘以基數(shù)也涉及非常大的患病群體。因此，加快具有更好療效的新藥研發(fā)，無論對醫(yī)學(xué)界還是對廣大患者群體，都具有很大意義。

（實(shí)習(xí)生張瀟尹對本文亦有貢獻(xiàn)）