人工智能（AI）似乎一直在挑战人類。以圍棋這項“天才的遊戲”爲例，2016年，AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍，一战成名；此後AI棋手們在多場比賽裏“殺遍”人類高手。

如今，AI浪潮席卷全球，滲入軟件、遊戲、廣告、教育、藝術等各類領域。

然而在制藥領域，或者說傳統制藥過程中，AI卻一度被認爲是“無用的工具”。

直至AlphaFold2被推出，這款AI程序在“蛋白質折疊問題”上取得突破性成果，之後甚至預測出2億多個蛋白質結構，幾乎覆蓋整個“蛋白質宇宙”……“AI制藥”重新得到審視。

日前，英硅智能正式向港交所遞交IPO申請，將衝刺“亞太AI制藥第一股”；全球首款完全由AI設計和研制的藥物「INS018_055」开始首批人體試驗；AI制藥公司Recursion收獲英偉達5000萬美元投資……

佳音頻傳，AI制藥是否已迎來曙光？

提速25倍，

“用復雜解決復雜”？

INS018_055誕生於英硅智能自主研發的生成式人工智能平台Pharma.AI，這是一個具有發現新靶點、生成候選藥物，預測候選藥物臨牀成功可能性等功能的平台。英硅智能在其招股書裏寫道，正常情況下一款藥物從項目啓動到籌備臨牀需要4.5年的時間，而使用Pharma.AI研發平台，一般只需要12個月。

的確，AI技術對藥物研發最大的作用之一就是提高研發速度，主要體現在藥物篩選過程。

相關統計顯示，將2018年～2022年2月分爲四個時間段，利用AI技術研發藥物，研發速度由2018～2020年間的每月0.08個提高到了2021.9～2021.10月期間的每月2個，研發速度提高了25倍。

圖片來源：參考資料1

AI對藥物研發過程的幫助毋庸置疑。

然而，有人卻對此提出另一種看法：用AI篩選藥物是在“用復雜解決復雜”。AI需要收集大量高質量數據，基於這些可靠數據才能進行藥物篩選，工作量大、成本也不低。

這不免讓人發出疑問：用AI進行藥物篩選究竟是否值得？

藥智數據採訪了蘇州大學蘇州醫學院生物統計系湯在祥教授,他表示：“AI基於高性能算法和算力，可以用於分析大規模數據，例如基因組，蛋白質組或者代謝物數據，以確定潛在的有更高成功概率的藥物靶點，在化合物篩選和優化，預測化學結構變化如何影響化合物的功能等方面發揮重要作用。將AI應用於藥物开發過程有助於降低开發成本、加速新藥研發、同時也有望提高成功率。

但是，AI輔助藥物設計的基礎是高質量的數據，數據自身的更新迭代，可靠的模型和算力，如果沒有可靠的數據和模型，AI輔助藥物研發將會受限。”

AI制藥，

還是AI篩藥？

實驗室到臨牀的階段，被稱爲藥物的“死亡之谷”。目前全球已有700多家AI制藥企業，然而成功進入臨牀的在研管线僅不到百條。

這不到百條管线中，還有折戟者。

2022年，Exscientia公司停止开發全球首個AI設計進入臨牀試驗的藥物後，Benevolent AI也宣布，其用於治療特應性皮炎的候選藥物在二期臨牀試驗中未能達到次要療效終點……

不過，在制藥領域，失敗是常態，AI制藥自然不會幸免。

與此同時，AI制藥的另一個問題也被凸顯：在藥物臨牀階段，AI幾乎毫無用武之地。

據禮來研究院的一篇論文統計顯示，一款新藥的研發成本需要8.7億美元，臨牀前的研發成本佔整體藥物研發成本的30%左右，而臨牀試驗的成本更高、也更加燒錢。

圖片來源：參考資料2

由此看來，AI並未真正解決藥物研發的痛點。但也有人期望，AI能夠在藥物臨牀階段發揮作用。

對此，湯教授認爲：“目前，在臨牀階段，AI的參與主要在患者招募和數據分析方面。如果能夠預先獲得潛在受試者數據，通過AI的匹配，或許能夠發現哪些患者最可能從臨牀研究中受益，從而更有效地开展臨牀試驗，使得患者獲益，也加速患者入組效率，提高整個臨牀研究的進程。

在數據採集階段，AI能夠發揮高效性，迅速研判數據，協助甚至取代傳統的數據管理，產生高質量的臨牀數據。

至於有業內研發者提問:‘AI在臨牀階段如何發揮更大的作用，甚至使得藥物开發過程基於模型和模擬，而跳過人體臨牀研究的冗長流程’，這還需要不同領域專家，包括監管層面發揮想象力。”

小結

在制藥領域，AI是一項工具，如何將其作用最大化從而實現降本增效，是目前AI制藥可探尋的。同樣，不必對AI避之不及，畢竟無論AI制藥發展如何，對實驗室科學家的需求都不會消除。

參考資料：

1.《AI制藥，9圖全解》，張自然博士，2023-06-07

2.《How to improve R&D productivity: the pharmaceutical industry's grand challenge》，https://www.nature.com/articles/nrd3078#ethics ，2010-02-19

來源：藥智數據 ，作者姚姚樂

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