新藥研發(fā)一直是耗時又耗錢的復(fù)雜工程,但現(xiàn)在,科學(xué)家們似乎找到了破解之道——引進(jìn)人工智能技術(shù)。
據(jù)《麻省理工科技評論》雜志9月3日報道,在一次引入AI技術(shù)的新藥研發(fā)中,人工智能制藥初創(chuàng)公司Insilicon Medicine的一個團(tuán)隊與多倫多大學(xué)的科學(xué)家合作,從開始研發(fā)新的靶向藥,到完成初步的生物學(xué)驗證,僅僅花了46天時間。這項研究結(jié)果已發(fā)表在本周的《自然生物技術(shù)》雜志上。
這一里程碑式的研究證實,AI 技術(shù)可以幫助加速藥物開發(fā),這意味著,專利保護(hù)期限的延長,從而提高了藥物開發(fā)的經(jīng)濟(jì)性。如果這種方法可以推廣,它將被制藥行業(yè)廣泛采用。
AI協(xié)助將8年藥物研發(fā)時間縮短到46天
基于兩種流行的人工智能技術(shù),生成對抗網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),該團(tuán)隊在這次藥物開發(fā)中引進(jìn)了一個新的AI系統(tǒng)——生成張力強(qiáng)化學(xué)習(xí)(GENTRL)。
研究人員選擇將DDR1激酶(一種在上皮細(xì)胞中表達(dá)的酪氨酸激酶)作為靶點,這是一種與組織纖維化疾病密切相關(guān)的蛋白質(zhì)。確定目標(biāo)后,GENTRL系統(tǒng)用21天時間設(shè)計出了3萬個不同的分子結(jié)構(gòu),然后通過查閱此前研究和專利中對藥物靶標(biāo)起作用的已知分子,優(yōu)先篩選出了可以在實驗室合成的新分子結(jié)構(gòu)。
以《深度學(xué)習(xí)能夠快速識別有效的DDR1激酶抑制劑》為題的研發(fā)結(jié)果已發(fā)表在《自然生物技術(shù)》雜志上。
在GENTRL設(shè)計合成的6種候選DDR1 抑制劑化合物中,有4 種化合物在生化分析中具有活性。而在下一階段的體外細(xì)胞實驗中,4種具有活性的化合物,有2 種展現(xiàn)了預(yù)期的 DDR1 抑制能力,且能有效降低與纖維化進(jìn)程有關(guān)的標(biāo)志物含量。通過對比,最具潛力的1種化合物又進(jìn)一步在小鼠體內(nèi)實驗中得到成功驗證。
從最初的靶點確定、潛在新藥分子結(jié)構(gòu)篩選、合成到臨床前的生物學(xué)驗證,GENTRL系統(tǒng)將傳統(tǒng)藥物研發(fā)方法需要至少8年完成的工作,縮短到了僅需46天。
2013 年諾貝爾化學(xué)獎得主、斯坦福大學(xué)結(jié)構(gòu)生物學(xué)教授 Michael Levitt 評價道,“這篇論文無疑是一個令人印象深刻的進(jìn)步,很可能適用于藥物設(shè)計中的許多其他問題。基于最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí),我也對這項研究的廣度印象深刻,因為它涉及到分子建模、親和度測量和動物研究。”
AI取代藥物化學(xué)家角色正成為主流
《麻省理工科技評論》雜志指出,這項里程碑式的研究或?qū)⒏淖冃滤幯邪l(fā)面臨的“費(fèi)錢費(fèi)時又費(fèi)勁兒”的困境。
這項里程碑式的研究或?qū)⒏淖冃滤幯邪l(fā)面臨的困境。
“人工智能將對制藥行業(yè)產(chǎn)生革命性的影響,我們需要更多的實驗驗證結(jié)果來加速這一進(jìn)展,”人工智能領(lǐng)域眾多核心技術(shù)和初始概念發(fā)明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
眾所周知,將一種新藥推向市場需要花費(fèi)高昂的金錢和時間成本,根據(jù)塔夫茨藥物開發(fā)研究中心(Tufts Center for the Study of drug Development)的數(shù)據(jù),一種新藥從開始研發(fā)到最終上市可能需要10年時間,耗資高達(dá)26億美元,且絕大多數(shù)候選藥物在測試階段就會以失敗告終。
因此,減少研發(fā)周期和經(jīng)濟(jì)成本,對制藥領(lǐng)域藥物研發(fā)活動的成功至關(guān)重要。據(jù)《福布斯》雜志報道,使用Insilicon Medicine的方法,此次藥物的研發(fā)成本僅僅為15萬美元。
Insilicon Medicine希望,能在將AI深度學(xué)習(xí)帶入藥物研發(fā)過程中。
美國能源部人類基因組計劃首席科學(xué)家、波士頓大學(xué)教授Charles Cantor 表示,關(guān)于人工智能 AI 在改善醫(yī)療保健和開發(fā)新醫(yī)療工具方面的前景,存在著許多夸張的說法。然而,這項最近發(fā)表在《自然生物技術(shù)》雜志的成果的確具有重要意義。
它首先證明了,人工智能能夠取代通常由藥物化學(xué)家扮演的角色,而這個角色往往存在人手不足;其次,藥物開發(fā)速度的加快意味著專利保護(hù)期限延長,從而提高了藥物開發(fā)的經(jīng)濟(jì)性?!叭绻@種方法可以推廣,它將成為制藥工業(yè)中廣泛采用的方法,” Cantor博士說道。
當(dāng)然,對于全球的藥物研發(fā)工作而言,這只是第一步。盡管這是一個里程碑,顯示了人工智能具有識別候選藥物的潛力,但在任何有潛力的藥物被批準(zhǔn)用于治療之前,仍需要多年的臨床試驗和數(shù)百萬美元的調(diào)研。
AI技術(shù)能夠快速識別有效的DDR1激酶抑制劑。
“這篇論文是我們在人工智能驅(qū)動藥物研發(fā)路上的一個重要里程碑。我們從2015年開始從事AI合成化學(xué)的工作,但當(dāng)Insilicon的理論論文在2016年發(fā)表時,所有人都對此持懷疑態(tài)度。而現(xiàn)在,這項技術(shù)正在成為主流,我們很高興它正在動物實驗中被驗證。當(dāng)這些模型被整合到全面的藥物研發(fā)過程中時,它們適用于眾多目標(biāo)靶點。我們正與領(lǐng)先的生物技術(shù)公司合作,將進(jìn)一步推動合成化學(xué)和合成生物學(xué)的極限,”論文第一作者、Insilico Medicine 創(chuàng)始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
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原文標(biāo)題:新能源的未來是阿斗,還是臥龍?
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