新冠病毒爆發以來，為了搞清新冠的“本來面目”，大批藥物研究專家紛紛衝上前線。有一家藥物研發科技公司運用AI、量子物理、雲等技術加速新冠病毒關鍵靶點和蛋白質研究，不僅對這個新冠病毒與人體的結合能力進行了預測，還在一定程度上預測驗證了病毒較大的人際傳播的可能性，並找到數十個潛在有效的藥物分子。
這家名為“晶泰科技”的公司，是如何運用AI、雲等科技助力疫情防控的呢?科技對於疫情防控還有哪些幫助呢近日，晶泰科技CTO劉陽、晶泰科技首席科學家張佩宇博士接受HC3i採訪。兩位專家向HC3i介紹了疫情期間晶泰科技攜手醫藥研發專家如何開展科技抗疫，以及在醫藥創新研發這個領域AI、雲等新技術如何加速藥物研發進程。
晶泰科技CTO劉陽
晶泰科技首席科學家張佩宇博士
疫情肆虐，AI加速新冠藥物研究
面對突如其來的新冠疫情，藥物研發領域的科學家們有條不紊地展開相關研究工作。
新冠病毒S蛋白與人類受體的結合模型
1月20日，NCBI首次公佈了新型冠狀病毒的基因序列。當天晶泰科技成立新冠研究小組，對新冠病毒SARS-CoV-2上的關鍵蛋白搭建三維結構模型。
2月2日，晶泰科技將這些高精度模型與大量的計算數據、研究結果發佈在自媒體與公司網站上，數日內被下載上千次，這些模型對研究病毒分子機理、設計與篩選提供了基礎。
針對新冠肺炎的藥物研發也都迅速展開。為了儘可能加快藥品研發速度，在新冠藥物研發的策略選擇上，晶泰科技在老藥新用篩選與新藥從頭設計兩個方向同時推進。
在老藥新用篩選過程中，晶泰科技通過其自主開發的人工智能藥物虛擬篩選平臺ID4(Intelligent Digital Drug Discovery and Development)，對已獲FDA批准的2900多個藥物分子和超過10000箇中藥成分分子進行了篩選，共得到了183個對這兩個靶點有潛在抑制作用的候選分子。2月5日，晶泰科技又通過高精度的活性預測和結構評估，將搜索範圍縮小到FDA上市藥中排名最高的38個分子。
在新藥從頭設計方向，晶泰科技選擇了冠狀病毒上的Spike蛋白及其他關鍵蛋白作為自己的突破點，並藉助AI技術加速新藥篩選。“人工智能最大的優勢，是可以顯著擴大新藥的搜索範圍，以幾百萬個有潛在活性的分子骨架作為篩選起點”，張佩宇表示，以AI+計算化學結合，綜合考慮多種關鍵性質給候選分子打分，可以一步步接近最理想、最有希望研發成功的化合物。“我們在合作的新藥發現項目中以這一方法篩選出的活性分子，在細胞模型中得到了很好的驗證，並且顯著縮短了研發時間。”張佩宇表示，我們希望這一技術能在將來的抗病毒藥物研發中有所應用。
上雲，為醫藥創新企業贏得生機
要讓計算跟上業務發展的步伐，對於很多原研藥和創新藥研發企業來說都是巨大挑戰。由於藥品研發所需的量子計算的算法以及計算化學的算法需要海量計算，晶泰科技對算力的要求隨著業務量變化時常會出現激增。
晶泰科技最初也是計劃以超算為主開展業務的。“我們2015年嘗試用過超算，兩週後就決定上雲了。”劉陽還介紹說，因為晶泰科技對於大規模計算的需求並不是持續穩定的，如果投入幾千萬、甚至上億元建設機房或者是集群，對於初創企業來說不現實。
上雲以後，計算負擔大大減輕了。雲端資源不僅可以按需購買，還能進行短期彈性擴展，對於初創公司來說經濟實惠有保障，所以上雲成為必然。
創業至今，晶泰科技在樣本上累計調用超過2.5億核時，加速超過100個新藥管線，其中一大部分是AWS。
“我們目前是多雲的模式，AWS的使用量是最大的。”劉陽分析認為：
一方面，AWS對於算力的支撐能力更強。劉陽認為，在AWS可以快速部署我們的應用程序，並且它的Amazon EC2 Spot競價實例等原生產品其實是非常貼合我們這一類AI與量子動力學計算算法的工作負載。在計算需求與預算相同的情況下，競價實例對比按需實例(On-demand)最高可以將應用程序的吞吐量提高10倍，節省按需實例價格的 90%。
另一方面，我們和客戶對AWS都非常信任。他們對安全保護能力比較強，當我們將客戶的數據保持在AWS雲上時，客戶也比較認可。
劉陽說，對於藥企來講，核心的資產就是知識產權，他們把分子結構交給我們的同時，對我們有很高的數據安全要求。我們在AWS上用的CloudTrail、GuardDuty等等一系列的安全產品，搭建起我們的安全管理體系，並且通過了ISO27001官方認證。
AI助攻，藥品研發週期可縮短70%
在AI藥物研發領域，很多藥企都意識到可以通過AI加速新藥研發和降低成本。
張佩宇說：“我們有一個預期，目前新藥研發早期階段的耗時一般是4-6年，通過AI與高精度的藥物模擬技術，我們希望可以加速早期藥物發現的過程，把這部分藥物發現與設計工作縮短到1-2年。”
例如：晶泰科技正在進行的部分藥物發現項目已經通過智能算法平臺拿到了各方面表現比較好的候選化合物分子，目前正在進行體內藥代(PK)和藥效(PD)研究，利用AI可以減少實驗數量、提高效率，把藥物發現的時間縮短。
此外，AI有助於藥物研發整體流程的改進。
有了AI的支持，藥品研發公司不僅可以擴大化合物的搜索範圍，更快找到有效藥物分子，還能提前預測化合物的成藥性，如毒性、溶解性等，規避無效產品和風險更高的研發路徑，合理進行藥品劑量、用法的設計。
比如大家都知道是藥三分毒，在藥品研發過程中要嚴格控制藥品的毒性。相比於做新藥研發後期才開始實驗檢測藥品毒性，通過量子物理+人工智能的方法去預測分子的毒性，可以在藥品研發早期就排除毒副作用風險過高的候選分子，提高藥品研發的成功率，降低研發成本。
“我們的模型需要反覆迭代，Amazon SageMaker等AI產品可以讓我們的科學家快速嘗試訓練，使用起來比較方便。”劉陽介紹說。
疫情下的思考：發揮計算優勢，扶持新藥研發
此次疫情爆發後，再次吸引大眾關注醫藥研發領域。
據統計，我國有7000多家規模以上製藥企業，擁有16萬個藥品批號，按理說，本不應出現藥品短缺現象。但現實的狀況是藥品種類少，天價藥很多。歸根結底還是創新藥、原研藥太少。
根據塔夫茨藥物研究中心的研究，"10年10億美元"是原來的說法，目前新藥創制已經是"15年25億美元"。對於國內很多企業來說，要投入漫長的時間和資金去研發一款新藥，成本太高，大多無法承受。
“全球很多藥企現在都意識到可以通過AI、雲等方式，加速整個新藥研發過程並降低成本。”張佩宇介紹說，其實藥物研發是一個很低效的行業，AI、雲等技術可以很大程度節約新藥研發的時間和投入，用好這些新技術可以縮短研發週期、提高藥品研發成功率、降低研發成本等，為醫藥研發企業生存和發展爭取更多機會。
隨著疫情發展，多個國家都在積極開展新冠疫苗的研發，科學家基於AI、雲等科技在病毒研究、疫苗研究中可以做出更多前期的排除，提高研發的效率和實驗的針對性，更早一步讓安全的疫苗推向臨床。
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