打破“雙十”定律，人工智能大模型加速新藥研發(fā)

　　近年來，人工智能科技的創(chuàng)新正加快改變著千行百業(yè)?！笆奈濉币?guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要強(qiáng)調(diào)，“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎?！薄Ｗ鳛楫a(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)之一，人工智能在制造、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源等不同領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)中，正發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

　　以醫(yī)藥領(lǐng)域的新藥研發(fā)為例，人工智能科技的應(yīng)用大大縮短了科研團(tuán)隊(duì)的研發(fā)周期。近期，西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授團(tuán)隊(duì)基于人工智能大模型技術(shù)，研發(fā)出超級(jí)抗菌藥。其研發(fā)過程顯著突破了醫(yī)藥研發(fā)“雙十定律”的瓶頸，將原本漫長的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至一個(gè)月。

　　新藥研發(fā)工作風(fēng)險(xiǎn)大、周期長、成本高，為此醫(yī)藥界存在著“雙十定律”，即需要超過10年時(shí)間、10億美元的成本，才有可能成功研發(fā)出一款新藥。即使如此，大約只有10%新藥能被批準(zhǔn)進(jìn)入臨床期。

　　橫亙?cè)谘邪l(fā)人員面前的關(guān)鍵難題之一是海量藥物分子的篩選工作。科學(xué)刊物《Nature》發(fā)表的論文指出，在化學(xué)空間里面，人類可發(fā)現(xiàn)的藥物分子個(gè)數(shù)多達(dá)10的60次方個(gè)，而太陽系里所有原子加到一起，也只有約10的54次方個(gè)。如何在海量的化學(xué)分子中快速地尋找到適合成藥的分子結(jié)構(gòu)，是科研人員長期以來頭疼的問題。

　　劉冰教授引入華為云與中科院上海藥物研究所共同訓(xùn)練的盤古藥物分子大模型，這一前沿人工智能技術(shù)可大大加快藥物分子的篩選過程，讓先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至約一個(gè)月，研發(fā)成本降低70%左右。

　　“一方面，人工智能大大減少了人工對(duì)小分子化合物的篩選計(jì)算量，節(jié)約了時(shí)間和成本；另一方面，人工智能可對(duì)篩選后的小分子化合物進(jìn)行定向優(yōu)化，通過更科學(xué)的藥物結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，降低新藥可能的毒副作用?！比A為云EIHealth醫(yī)療智能體負(fù)責(zé)人喬楠博士說。

　　小分子化合物的篩選，也就是先導(dǎo)藥的設(shè)計(jì)，是藥物研發(fā)的重要一環(huán)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)要從上億的小分子化合物中找到對(duì)目標(biāo)靶點(diǎn)最有效的那一個(gè)，并且不斷修改藥物結(jié)構(gòu)，來提高它的活性和成藥性。每一次的更新都意味著合成路線、藥效評(píng)估試驗(yàn)等一系列方案需要重新設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。

　　喬楠博士介紹，華為云盤古藥物分子大模型在無監(jiān)督學(xué)習(xí)模式和業(yè)界獨(dú)有的“圖-序列不對(duì)稱條件自編碼器”深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，預(yù)先學(xué)習(xí)了17億個(gè)小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)，接受了海量訓(xùn)練，能夠更好地對(duì)分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)與推薦。

　　“盤古大模型可自動(dòng)對(duì)蛋白與分子化合物結(jié)合的結(jié)果做出預(yù)測(cè)。就像汽車的研發(fā)試驗(yàn)，人工智能可以仿真測(cè)試車輛碰撞軌跡、碰撞結(jié)果等，并且預(yù)先演練數(shù)億次?！眴涕┦勘硎?，基于預(yù)訓(xùn)練的大模型技術(shù)，人工智能可迅速選出可能有效的分子結(jié)構(gòu)供人工實(shí)驗(yàn)，大大減少了人力篩選的時(shí)間與成本。

　　同時(shí)，盤古藥物分子大模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化器還能夠?qū)Y選后的先導(dǎo)藥進(jìn)行定向優(yōu)化，比如，減弱對(duì)人體正常細(xì)胞可能產(chǎn)生的毒副作用。

　　基于盤古藥物分子大模型，西安交大一附院劉冰教授團(tuán)隊(duì)的超級(jí)抗菌藥研發(fā)已取得重要突破，于近期在國際范圍內(nèi)申請(qǐng)專利，正在進(jìn)行支持IND（新藥臨床研究審批）申報(bào)的臨床前研究階段。劉冰介紹，該藥或有望成為全球近四十年來首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素。

　　“AI技術(shù)與基礎(chǔ)科學(xué)的結(jié)合與創(chuàng)新，不僅解決了研發(fā)成本高和時(shí)間周期長的痛點(diǎn)，更為初創(chuàng)型科研團(tuán)隊(duì)提供了施展能力的舞臺(tái)。”劉冰表示，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，讓更多初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可以參與到藥物研發(fā)領(lǐng)域，為國產(chǎn)制藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新做出實(shí)際貢獻(xiàn)。

　　在2022世界人工智能大會(huì)上，華為輪值董事長胡厚崑同樣表示，人工智能觸發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革正在改變每一個(gè)行業(yè)，人工智能也在越來越多的行業(yè)場(chǎng)景發(fā)揮重要價(jià)值。 （記者 王惠綿）

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