“万里挑一”的制药过程AI能做什么?只是一种手段
“这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”
人工智能(Artificial Intelligence,AI)在药物发现中能够起到什么作用?
华东师范大学药学院院长、人工智能新药创智中心主任李洪林说:AI可以在三个阶段参与药物研发:把数据变成知识,把知识变成技术,把技术应用在产品里。
2024年9月27日,在由中共上海市委统战部、中共上海市科学技术工作委员会指导,民革科技支部主办的第二十三届浦江学科交叉论坛学术分论坛上,李洪林提出上述观点。
他还提到,人工智能出现以来,人们对它充满遐想,以为只要人工智能这一套“组合拳”打出来,药就做出来了。AI也确实已经参与到药物研发的各个环节中。自2018年AlphaFold出现以来,不管是在MNC(跨国药企)还是在biotech(小型生物技术公司),人工智能已经同步发展。它真正解决的问题其实只有两个,一个是筛选时间,一个是临床成功率。后者可能更加重要。到2020年底,已经有很多药物在研发过程中运用了AI。
“当药物研发中遇到人力难以解决的科学问题或者技术难题,AI就可以参与进来。”李洪林介绍,以药物的发现为例,过去筛选药物,研究者更加关注候选药物的效果,比如在细胞里、在动物体内有没有效果,并不太关注它的靶点或者机制。AI出现以后,可以从靶点出发去筛选药物。
“新靶点是药物研发的源泉。一个新的靶点出现,往往会带来一系列重磅炸弹式的药物。”李洪林说。目前,全世界的新药研发面临的共同难题是靶标枯竭。“靶点到底有多少?我们估算,人不到3万条的基因里只有3%可以作为靶点,还有35%的基因仍为‘黑暗基因’。相应地,现有的(小分子)药物还不到2000种,其中仅涵盖667个已知是人体的靶点。”
如何获得关于新靶点的数据?李洪林说,可以从现有的研究文献和专利里挖掘。“这个过程就是把数据变成知识,也叫知识图谱。”李洪林的团队花了四年半的时间,从所有能获得的280多万篇医药文献里,构建了三个类型的药物靶点和疾病关系的图谱,总共有3亿条,这是目前最大的生物医药知识图谱。它可以解决两件事:为临床做决策,为新药立项提供依据。
“对于新技术,大家其实不需要太多地批判,更多要去拥抱,把目光放在是否能够利用这些新技术上。”李洪林说。
“一个药物从发现到上市是万里挑一的过程。这句话在制药行业被反复叙述,但只有等到真正做药的时候,才知道它为什么是一个系统工程,每一步都接近‘死亡之城’。这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”李洪林说。
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