“新冠疫情全球大流行”“全球新冠肺炎確診病例超過20萬例”、“境外輸入病例數連續增長，後續我國仍面臨較大輸入性風險”……最近，一系列疫情相關消息一直警示著我們。儘管國內疫情防控趨好，但病毒在海外的大流行依舊不能掉以輕心。
同時，作為遏制疫情的重要手段，疫苗和特效藥的研發正在緊鑼密鼓地進行中。其中，AI也被運用到藥物研發中，併發揮出重要的作用，受到廣泛的關注。
AI加速藥物研發進程
目前，AI早已被投入到新冠肺炎藥物的搜尋中。
由倫敦帝國大學和BenevolentAI人工智能新藥研發公司在柳葉刀Lancet發表的通訊文章稱，巴瑞替尼（Baricitinib）是新型冠狀病毒（2019-nCoV）感染的肺炎潛在治療藥物。對此，帝國理工學院癌症醫學與腫瘤學教授Justin Stebbing表示：“我們使用BenevolentAI搜索可能有用的已批准藥物，重點是那些可能阻止病毒感染過程的藥物，我們找到了巴瑞替尼，它被預測會降低病毒感染肺細胞的能力。 ”
BenevolentAI是一個大型結構化醫藥信息倉庫，包含了大量使用機器學習抽取出來的連接關係。研究者們根據新冠病毒的特點，使用該知識圖譜驗證可以用於治療的藥物，即能夠阻斷病毒感染進程的藥物。
大多病毒通過受體介導的內吞作用進入細胞，而目前瞭解到的主要2019-nCoV病毒受體是ACE2，通過抑制內吞調節因子之一，AP2關聯蛋白激酶1（AAK1），就可能阻斷病毒向細胞的傳遞以及病毒顆粒的細胞內組裝。在BenevolentAI中，可搜索出378種AAK1抑制劑，已應用於臨床的有47種，其中6種能夠高效抑制AAK1，然而可帶來嚴重副作用。而巴瑞替尼是6種高親和力AAK1結合藥物之一，且在常規治療時的血漿濃度足以抑制AAK1，因此被認為是潛在的新冠肺炎治療藥物。
在國內，今年1月20日，國內藥物研發科技公司晶泰科技設立了新冠肺炎藥物的研究小組，在阿里雲開放算力的幫助下，取得了出色的成效。
在老藥新篩方面，晶泰科技通過分子動力學模擬，發現病毒Spike蛋白與人體內ACE2受體蛋白可以穩定結合，且有較強的親和力，這意味著新冠病毒的傳播力較強。隨後，晶泰科技選擇了3CLpro、PLpro和Rdrp三個參與病毒複製與轉錄的重要蛋白靶點，進行化合物篩選。
在自主開發的AI藥物虛擬篩選平臺ID4（Intelligent Digital Drug Discovery and Development）上，晶泰科技比較了已獲FDA批准的2900多個藥物分子和超過10000箇中藥成分分子，初步獲得了183個候選分子，又進一步將候選分子範圍縮小到38個。該過程需要進行大量的高精度計算，但由於阿里雲超算的超強算力，原本需要一個月才能完成的計算，在一週內就得以完成，節約了75%的時間。
在新藥設計方面，晶泰科技以病毒上的Spike蛋白及其他關鍵蛋白作為關鍵靶點。該公司計算模擬了S蛋白和ACE2蛋白之間的相互作用，並進一步研究了S蛋白和ACE2的表位，也就是這兩個蛋白直接接觸的位點，來揭示關鍵的多肽片段和氨基酸殘基。同時還用自由能微擾方法預測評估了表位上的氨基酸如果發生突變，會對病毒的傳染性、致病性有怎樣的影響。在此基礎上，晶泰科技希望預判病毒可能的突變，並篩選出安全高效、能夠應對病毒耐藥性變異和具有潛在廣譜抗病毒性質的藥物。
AI助力藥物研發常態化
為何在疫苗及特效藥的研究中，AI藥物研發的出鏡率如此之高？
實際上，在全球範圍內，大型藥企都普遍意識到在研發中應用AI技術的重要性，並與與AI企業合作，或直接投資AI企業，以實現在該領域的佈局。至今，全球十大跨國藥企均已全部入局AI製藥。
藥企巨頭與AI企業的合作事件統計如下：
我國傳統大型藥企也已加入了這一潮流。2018年，正大製藥集團旗下正大天晴與阿里雲合作採用AI製藥，獲得了全新的化合物篩選方法，與傳統計算機輔助藥物設計方法相比，這套新方法可提高篩選準確率20%。
2019年9月，江蘇豪森和Atomwise宣佈，雙方將合作設計和發現多個治療領域中多達11種未公開靶蛋白的潛在候選藥物。根據雙方合作協議，此次合作對Atomwise的潛在總價值將超15億美元。
如今，AI製藥不僅在世界範圍內得到了廣泛應用，更重要的是，其已經能夠被用於藥物開發的所有主要階段。
為何製藥業好看AI？
為何藥企集體轉向AI？
這必須由新藥研發的特徵說起。
新藥研發週期長、成本高、成功率低，業內人士喜歡形象地用3個“10”來描述新藥從研發上市的過程：10年時間、10億美金、10%成功率。
例如，過去 20 年間，藥企 R&D 的投入大概翻了一番，而新批准的藥物數量卻沒有相應變化。來自德勤的數據顯示，自2010年以來，12家主要製藥公司的獲批藥物開發成本已經增加了33％，每年約16億美元。
不過，應用AI技術後，這一局面有所改善。
在研發效率上，晶泰科技CEO馬健曾說過：“通過計算，能夠幫助藥企優先選擇最容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發路線，幫助這些藥物研發專家趨利避害，減少研發時間和試錯範圍，尤其是晶型研發週期，會從幾個月甚至一年縮短到幾周到幾個月。”
在成功率上，TechEmergence的研究報告顯示，AI可以將新藥研發的成功率從12%提升至14%。這2%的增長看似數目不大，但在AI得到廣泛應用的情況下，其為生物製藥行業節省的資金將是數十億美元。
在風險率上，來自高盛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成本為16億美元（包括與失敗藥物相關的成本），或者失敗藥物的年度成本為300億美元（這筆資金完全可以平均分配給獲批的藥物群）的情況下，人們有望將藥物開發與發現的相關風險減半。如此，到2025年，全球製藥行業每年即可節省約260億美元。
所以，擁有三大優勢的AI，自然會成為全球藥企和科技公司共同看好的新領域。
什麼在阻礙AI製藥業的發展？
與其他處於前沿科技一樣，，AI製藥正面臨著行業標準和法規監管缺失的難題和痛點。
目前，尚無針對AI製藥的政策指導出臺，也未有直接與AI製藥相關的產品被批准發行。
因此，AI在製藥行業中，仍處在輔助階段。
一直以來，製藥業都是一個強監管的行業，屬於政策驅動型。同時，由於藥物直接涉及生命健康，容錯率極低，AI製藥行業真正走向普及和實際落地仍然還很遙遠。
但毋庸置疑的是，一旦需要相關標準和法規的確立，AI勢必會更全面、更深入地向醫藥領域滲透。
除此之外，對AI+製藥的認知度和生物複雜性的理解提升也有待提高。在決定AI+藥物研發質量的數據問題中，如何建立研發數據標準體系完善數據，如何建立風險利益公擔的共享機制，也是未來AI+製藥行業亟待解決問題之一。
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