AI按下藥品研制加速鍵

一款藥物的研制，究竟有多難？

“業(yè)內(nèi)有個(gè)‘雙十’說法，要花10到15年時(shí)間、20多億美金做藥。”晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、董事局主席溫書豪在接受本刊記者采訪時(shí)說。

隨著AI技術(shù)向藥品研制的各個(gè)環(huán)節(jié)滲透，這一局面正迎來轉(zhuǎn)機(jī)。以晶泰科技為例，在其實(shí)踐中，AI不僅顯著縮短新藥研發(fā)周期，研究人員更可借助其強(qiáng)大能力，向藥物和疾病背后的本質(zhì)屬性發(fā)起進(jìn)攻。藥品研發(fā)和醫(yī)學(xué)發(fā)展因此迎來更廣闊的空間。

以更低成本、更高效率做出新藥

以全球第一款獲美國食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)上市的口服固體新冠藥物PAXLOVID為例，2020年，輝瑞團(tuán)隊(duì)與晶泰科技深度合作，利用晶泰科技的AI預(yù)測算法結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，顯著縮短藥品研發(fā)時(shí)間，僅用6周就確認(rèn)了該候選藥物的優(yōu)勢晶型，加速后續(xù)的開發(fā)和生產(chǎn)。

“分子變成藥物，必須找到合適承載形式，也就是晶體，這是藥物研制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。過去尋找合適穩(wěn)定的晶型結(jié)構(gòu)，可能需要半年甚至更長時(shí)間。但借助我們的AI預(yù)測算法，只用6周時(shí)間就找到了。”溫書豪說。

縮短研發(fā)周期只是第一步。當(dāng)前，醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域“低懸的果實(shí)”已被摘盡，藥品研發(fā)越來越難，成本持續(xù)攀升，結(jié)構(gòu)簡單、藥效明確的分子愈發(fā)難尋。

而AI正為藥物研制開辟全新的成藥空間。借助AI，研發(fā)人員不僅能夠創(chuàng)造全新分子結(jié)構(gòu)，還能針對關(guān)鍵藥物性質(zhì)進(jìn)行精確的分子設(shè)計(jì)，解決傳統(tǒng)方法難以解決的問題。

以晶泰科技和希格生科共同研制的一款癌癥靶向藥為例，這款藥的研制便是建立在AI創(chuàng)造的全新分子結(jié)構(gòu)之上。

研發(fā)過程中，晶泰科技通過其AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺迅速生成海量高活性的候選分子；同時(shí)通過平臺的成藥性質(zhì)預(yù)測算法和更精準(zhǔn)的原子級別模擬，最終僅用6個(gè)月就挖掘到了活性良好、成藥潛力高的全新分子，該分子成為臨床前候選化合物（PCC），這一過程如果用傳統(tǒng)方式至少需要2～3年時(shí)間。

該藥已先后獲得美國、中國的新藥臨床批準(zhǔn)，2025年2月還獲得了美國食品藥品監(jiān)督管理局的快速通道認(rèn)定，藥品上市進(jìn)程加速，有望成為首個(gè)用于彌漫性胃癌的靶向藥。

“通過AI，我們能和醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)一起，以更低的成本、更高的效率做出來一款新藥。在保證藥品質(zhì)量、藥企利潤的同時(shí)，還能把藥品價(jià)格降下來，最終惠及患者?！睖貢勒f。

算法、機(jī)器人、數(shù)據(jù)成關(guān)鍵

為什么在AI的加持之下，藥品研發(fā)的時(shí)間能夠縮短？又是如何找到準(zhǔn)確的分子成分？

在回答上述問題之前，先來看看傳統(tǒng)的藥品研發(fā)流程。

通過實(shí)驗(yàn)篩選研發(fā)藥品的方式是一個(gè)線性過程：從靶點(diǎn)（與疾病發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)的人體內(nèi)蛋白質(zhì)片段，藥物分子的調(diào)控目標(biāo)）發(fā)現(xiàn)，到化合物篩選，再到臨床前研究，以及接下來的臨床試驗(yàn)、注冊合規(guī)等，每一步失敗的概率都不小。

以藥物研制的核心環(huán)節(jié)化合物篩選為例，要先找到合適的類藥分子，研發(fā)人員多在已知、數(shù)量有限的藥物分子庫中進(jìn)行多輪篩選。運(yùn)氣好的話，合成、評估數(shù)千個(gè)分子后，能找到若干有活性的分子；運(yùn)氣不好的話，即便篩選了上萬個(gè)分子仍毫無頭緒。

找到有活性的分子，就可以此為骨架，尋找適合做藥的化合物。從粗篩到精選，科學(xué)家需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對每個(gè)分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)改善并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，直到找到物理、化學(xué)性質(zhì)和生物學(xué)功能等各方面均符合成藥標(biāo)準(zhǔn)的化合物。

然而，由于篩選規(guī)模、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、預(yù)測方法精度等限制，篩選過程往往困難重重，進(jìn)展緩慢。僅就篩選規(guī)模來看，有學(xué)者發(fā)表論文推測，可能存在的類藥分子數(shù)量大約為1060，遠(yuǎn)超現(xiàn)有已知范圍。

AI 制藥在一定程度上打破了這種篩選的線性敘事與規(guī)模限制。AI根據(jù)目標(biāo)靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)生成上百萬個(gè)具有成藥潛力的分子，被合成之前能通過算法，對分子的活性、毒性、穩(wěn)定性、溶解度等特征進(jìn)行評估，很大程度上實(shí)現(xiàn)以算法預(yù)測代替實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，解決研發(fā)的后顧之憂。

AI為何能顛覆傳統(tǒng)模式，溫書豪說出背后的關(guān)鍵詞：AI算法、機(jī)器人和數(shù)據(jù)。

幾百套算法，能讓AI比人想得更多、更快。“這些算法模型，會讀很多醫(yī)藥方面的文獻(xiàn)，積累相關(guān)知識，專業(yè)能力養(yǎng)成之后，便可針對研究目標(biāo)探索百萬種新可能，并優(yōu)先排除成功概率較低的選項(xiàng)?！睖貢澜榻B。

此外，在晶泰科技的實(shí)踐中，通過AI訓(xùn)練的機(jī)器人（主要是機(jī)械臂），可以代替人類以更高精度完成實(shí)驗(yàn)。它們不知疲倦，不會犯錯(cuò)，每次操作都是嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)化。

不管實(shí)驗(yàn)結(jié)果是成功還是失敗，該階段形成的數(shù)據(jù)積累下來，反饋給AI之后，均有助于算法和機(jī)器人在精確度方面持續(xù)進(jìn)化。溫書豪告訴記者，失敗的數(shù)據(jù)尤為難得，可以反向幫助AI積累經(jīng)驗(yàn)以避開失敗。

據(jù)了解，晶泰科技的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)覆蓋了80%以上的常見藥化反應(yīng)類型，每月可以積累逾20萬條反應(yīng)過程數(shù)據(jù)。

“當(dāng)遇到某一突發(fā)疾病時(shí)，我們希望通過AI、機(jī)器人、數(shù)據(jù)等的綜合作用，在最短的時(shí)間內(nèi)，用最高的效率研制出新的藥物。”溫書豪說。

談及未來，溫書豪表示，希望通過晶泰科技的AI研發(fā)平臺鏈接、服務(wù)更多的企業(yè)，推動平臺持續(xù)進(jìn)化。不管是大企業(yè)還是創(chuàng)新型中小企業(yè)，可以像使用“水”和“電”一樣使用平臺，加速藥品研制。

責(zé)編：郭霽瑤 guojiyao@ceweekly.cn

美編：孟凡婷