人工智能或成醫(yī)療難題救星 利用 AI 進(jìn)行藥物探索

在 2018 年，僅前十大制藥公司將創(chuàng)造超過三千億美元的收入。與此同時(shí)，目前需要 10 年時(shí)間才能將新藥推向市場(chǎng)，同時(shí)花費(fèi)超過 25 億美元（有時(shí)高達(dá) 120 億美元）。即使進(jìn)入 I 期臨床試驗(yàn)的 10 種藥物中，有 9 種不會(huì)進(jìn)入市場(chǎng)。

隨著人口老齡化，我們無法依賴這種低成功率、高成本的方式。到 2030 年，世界人口中約有 12% 的人口年齡在 65 歲及以上，像老年癡呆這樣的「衰老疾病」將對(duì)社會(huì)構(gòu)成越來越大的挑戰(zhàn)。

隨著人工智能與大量醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)合使用，新藥的研發(fā)將更加便宜和迅速，同時(shí)更加智能化。我所了解的該領(lǐng)域最熱門的創(chuàng)業(yè)公司之一是 Insilico Medicine，利用人工智能在其端到端的藥物管道中，通過對(duì)藥物的研究，從而討論未來長(zhǎng)壽與健康的秘訣。

案例研究：利用 AI 進(jìn)行藥物探索

你可能已經(jīng)了解過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：人造神經(jīng)元的多層網(wǎng)絡(luò)，能夠從大量數(shù)據(jù)中「學(xué)習(xí)」并且能夠?yàn)樽约鹤龌镜?a target="_blank">編程。

建立在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），這是支持 Insilico 藥物發(fā)現(xiàn)渠道的革命性技術(shù)。

什么是 GAN？「GAN 技術(shù)本質(zhì)上是兩個(gè)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的敵對(duì)博弈，」Alex 解釋說。

Alex 的最終目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)全自動(dòng)的健康即服務(wù)（HaaS）/長(zhǎng)壽服務(wù)（LaaS）引擎。一旦插入阿里巴巴公司到 Alphabet 公司的服務(wù)，這種引擎將為在線用戶提供個(gè)性化解決方案，幫助他們預(yù)防疾病并保持最佳健康。

Insilico 的端到端管道

首先，Insilico 利用 AI（以 GAN 的形式）來確定目標(biāo)（如下面的管道的第一階段所示）。為此，Insilico 使用來自健康組織樣本和受疾病影響者的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。（目標(biāo)是藥物打算作用的特定病理學(xué)中涉及的細(xì)胞或分子結(jié)構(gòu)。）

僅此一項(xiàng)就可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)療保健和醫(yī)學(xué)研究的突破。但真正作用并不止于此。

在了解衰老過程中潛在的機(jī)制和因果關(guān)系之后，Insilico 使用 GAN 來「想象」新的分子結(jié)構(gòu)。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Insilico 的系統(tǒng)以前所未有的方式識(shí)別目標(biāo)，然后從頭生成自定義分子，從而達(dá)到這些特定目標(biāo)。

在規(guī)模上，這也將涉及藥物的副作用最小化，這是 Insilico 科學(xué)家 Polina Mamoshina 與牛津大學(xué)計(jì)算心血管團(tuán)隊(duì)合作開展的一項(xiàng)研究。

雖然仍處于發(fā)展的早期階段，但準(zhǔn)確的臨床試驗(yàn)預(yù)測(cè)指標(biāo)將使研究人員能夠確定理想的臨床前候選人。

從今天的情況來看，這是對(duì)于行業(yè)效率 10 倍的改善。

目前，通過傳統(tǒng)技術(shù)發(fā)現(xiàn)并在小鼠身上測(cè)試的超過 90％的分子最終在人類臨床試驗(yàn)中失敗。準(zhǔn)確的臨床試驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果將導(dǎo)致藥物測(cè)試成本，時(shí)間和開銷大大削減。

藥物發(fā)現(xiàn)

藥物發(fā)現(xiàn)的數(shù)字化和非物質(zhì)化變革已經(jīng)發(fā)生。機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)藥物發(fā)現(xiàn)和分子生物學(xué)方面產(chǎn)生突破性進(jìn)展，隨著計(jì)算能力的提高，將以更低的成本，更驚人的速度向市場(chǎng)推出新的治療方案，并且不需要大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和投資。

除量子計(jì)算的預(yù)期突破之外，我們將很快見證可預(yù)測(cè)分子數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng)，同時(shí)準(zhǔn)確性大幅提升。

總結(jié)

人工智能技術(shù)的發(fā)展將在未來改變醫(yī)療行業(yè)效率低下、創(chuàng)新遲緩的問題。無論處于何種行業(yè)的人，大制藥都是一個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域。融合技術(shù)很快能夠在長(zhǎng)壽和疾病預(yù)防方面取得長(zhǎng)足的進(jìn)步，像 Insilico 這樣的創(chuàng)業(yè)公司領(lǐng)導(dǎo)著行業(yè)變革。

在大規(guī)模數(shù)據(jù)集、不斷提升的計(jì)算能力、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈及人工智能的等創(chuàng)新因素推動(dòng)下，人類的健康狀況及長(zhǎng)壽的未來確實(shí)值得期待。

技術(shù)將比人類想象力更快的實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，當(dāng)詢問 Alex 對(duì)行業(yè)的預(yù)期時(shí)，他的時(shí)間安排是二十年。

可能他的預(yù)測(cè)是保守的。

我的朋友 Ray Kurzweil 經(jīng)常討論「長(zhǎng)壽逃逸速度」這個(gè)概念，即在你活著的每一年，科學(xué)都能夠延長(zhǎng)你的壽命超過一年。

Ray 的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了 86％，「這可能僅僅是大眾還需要 10 到 12 年才能達(dá)到長(zhǎng)壽逃跑速度?！?/p>

你將怎樣使用生活中額外的 20 年或更多的健康年？