行業(yè)專家表示，憑借人工智能（AI）的有力支持，藥物研發(fā)領(lǐng)域正經(jīng)歷一波翻天覆地的變化。專注于抗體等大分子的機器學(xué)習(xí)與預(yù)測算法，正在開創(chuàng)一個加快藥物發(fā)現(xiàn)速度、提升新藥設(shè)計效率的新時代。過去，這些環(huán)節(jié)都是復(fù)雜度最高的研究領(lǐng)域，而如今，一系列進步正在制藥行業(yè)和風(fēng)險投資方的資源推動下成為現(xiàn)實。

過去幾年間，AI已經(jīng)開始在制藥領(lǐng)域嶄露頭角，且主要關(guān)注小分子方向。別看它們尺寸不大，小分子藥預(yù)計已在2021年的全球藥品銷售額中占比90%。AI可用于預(yù)測小分子與靶標(biāo)之間的相互作用、優(yōu)化其有效性，甚至對人體安全性做出預(yù)測。

隨著制藥企業(yè)逐步邁向抗體、蛋白質(zhì)、基因治療和基于RNA的治療等大分子技術(shù)，AI現(xiàn)被用于應(yīng)對更加困難的挑戰(zhàn)。2022年，上述技術(shù)已經(jīng)滲透進40%的新藥生產(chǎn)，著力為生物制藥行業(yè)開辟出又一條前進道路。以腫瘤學(xué)為例，預(yù)計到2030年，領(lǐng)域內(nèi)近半數(shù)制藥收入都將來自大分子藥。結(jié)合行業(yè)分析師的預(yù)測，其整體市場規(guī)模將達到3.2萬億美元，其中又有80%以上屬于抗體藥物。那么，AI將如何為這波趨勢提供助力？

AI正被應(yīng)用于大分子藥物發(fā)現(xiàn)的三大核啟動項。著名學(xué)術(shù)期刊《自然》上發(fā)表的一篇最新文章，詳盡介紹了其對于AI如何改變大分子藥物研究的看法。大分子科研中存在著不少昂貴且耗時的挑戰(zhàn)，包括準(zhǔn)確理解分子結(jié)構(gòu)、預(yù)測功能以及設(shè)計出安全的新療法等。

AI在大分子藥物發(fā)現(xiàn)中的作用

首先需要強調(diào)，預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)絕非易事。大家可以把這一步理解成動手施工之前，先要整理好描繪整棟建筑物的藍圖。以DeepMind開發(fā)的AlphaFold2（AF2）等工具為代表，AI技術(shù)正幫助我們在實現(xiàn)高精度蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面取得突破。AF2是一套AI系統(tǒng)，可根據(jù)氨基酸痛死預(yù)測蛋白質(zhì)的三維（3D）結(jié)構(gòu)。AF2的預(yù)測結(jié)果于2021年7月被發(fā)表的《自然》雜志上。而RoseTTAfold等其他研究項目，則希望在易用性、可擴展性和性能方面做出探索。根據(jù)華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所的介紹，RoseTTAfold是一款軟件工具，它能通過深度學(xué)習(xí)根據(jù)有限信息快速準(zhǔn)確地預(yù)測出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這樣的方案可以消除過去需要耗時數(shù)年的實驗室工作，極大壓縮單個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)確定周期。根據(jù)在著名學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》上發(fā)表的結(jié)果，這套模型在配置較高的游戲PC上僅需十分鐘就能計算出結(jié)果。

除此之外，AI還能夠預(yù)測大分子的行為方式?；蛘吒庇^地說，AI模型就如同是在預(yù)測鑰匙跟鎖具間的匹配程度。這種預(yù)測對于治療藥物的快速篩選非常重要，尤其擅長理解藥物分子的結(jié)合、相互作用和藥代動力學(xué)原理。拋開這些花哨的詞語不談，AI能夠更好地理解蛋白質(zhì)如何與靶標(biāo)相結(jié)合、抗體如何在體內(nèi)流動，并利用深度學(xué)習(xí)加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)完成這些繁重的工作。從《科學(xué)》雜志發(fā)表的文章來看，深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)被用于生成更精確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、增強小分子結(jié)合效力，旨在設(shè)計出能夠激發(fā)適當(dāng)治療反應(yīng)的新型化合物。

AI還有助于啟發(fā)出新的大分子療法。隨著現(xiàn)有數(shù)據(jù)的爆炸式增長，AI算法已經(jīng)在設(shè)計蛋白質(zhì)、抗體等方面有所建樹。設(shè)想一下，AI模型也許能幫助我們設(shè)計出一種適合對抗癌癥的蛋白質(zhì)、或者開發(fā)出能夠?qū)垢腥镜膍RNA結(jié)構(gòu)。正如最近《自然》雜志發(fā)表的文章所言，這類算法正被用于為新冠病毒等疾病設(shè)計出更穩(wěn)定、更安全的mRNA疫苗。

由AI驅(qū)動的新未來

生物科技領(lǐng)域正在蓬勃發(fā)展，目前有80多家企業(yè)已經(jīng)涉足AI驅(qū)動的大分子藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。其中大多數(shù)公司誕生于過去五年之內(nèi)，證明在技術(shù)飛躍與資金的有力加持之下，這一行業(yè)正在快速增長。

其中投資金額尤其巨大，2021年總投入達39億美元，其中近30億美元來自風(fēng)險投資。Abcelera和Abcy等致力于抗體和生物制劑發(fā)現(xiàn)的企業(yè)，已經(jīng)成功完成了募資上市。生物制藥領(lǐng)域的老牌巨頭們自然也不甘落后。例如，基因泰克收購了Precious Design，這就是一家AI驅(qū)動的抗體發(fā)現(xiàn)公司。禮來公司則與Abcelera合作，共同開展新冠病毒研究。

AI在大分子藥物發(fā)現(xiàn)方面擁有巨大的潛力，但探索的道路上也有不少挑戰(zhàn)需要應(yīng)對。作為其中幾個重要環(huán)節(jié)，我們需要將AI模型融入研究過程、創(chuàng)造出合適的技術(shù)環(huán)境，并讓AI成為整個研發(fā)流程中的必要環(huán)節(jié)。這不僅是在創(chuàng)造一種新的技術(shù)手段，更是在徹底顛覆一個行業(yè)，讓挽救生命、提升療效變得更加簡單易行。如果運用得當(dāng)，AI也許將幫助人類開啟醫(yī)學(xué)研究的全新時代。