“近幾年，人工智能在圖像識別、語音識別的應用越來越多。假以時日，人工智能應用到新藥研發(fā)上也是大有可為，雖然這個難度大，但是我相信AI賦能新藥研發(fā)是未來的趨勢。”在近期于成都舉行的2019年中國藥物化學學術會議（CMCS）上，北京大學藥學院劉振明博士這樣看待“AI+創(chuàng)新藥物”的未來。
CMCS全稱中國藥物化學學術會議暨中歐藥物化學研討會，是我國藥物化學領域的科學盛會，每兩年召開一次。本屆大會會議主題圍繞“聚焦新靶標、新技術、新分子，助推原創(chuàng)藥物研發(fā)和轉化”展開，包含了人工智能與藥物分子設計、藥物合成新方法與新工藝、藥物化學前沿領域等熱點問題。
記者現(xiàn)場了解到，在“人工智能與藥物分子設計”的專場里氛圍異?；鸨瑏碜灾锌圃荷虾Ｋ幬锼?、北京大學、北京生命科學院、復旦大學、愛思唯爾（Elsevier）以及全球頂級跨國制藥公司等學術研究單位與醫(yī)藥研發(fā)工業(yè)界的眾多專家分享了基于人工智能賦能創(chuàng)新藥研發(fā)的諸多前沿研究成果。其中來自北京大學的劉振明博士圍繞“人工智能驅動的藥物設計方法與大數(shù)據(jù)策略在藥物發(fā)現(xiàn)研究中的應用”的主題從人工智能基于新藥研發(fā)的難點、應用、意義等多維度解析了人工智能對新藥研發(fā)的潛在推動作用。
在劉振明博士的報告中，多次提到了一家從事人工智能賦能新藥研發(fā)的企業(yè)“望石智慧”，“望石智慧”全稱北京望石智慧科技有限公司，由曾經的百度主任架構師周杰龍于2018年創(chuàng)立。周杰龍有著專業(yè)的人工智能學術背景，曾在百度擔任主任架構師，是百度搜索技術創(chuàng)新的核心人物之一。2013年，他帶領團隊在全球首次成功地將深度學習應用于搜索中，比谷歌還早兩年。
周杰龍開始在醫(yī)藥領域創(chuàng)業(yè)的初心離不開對至親的一片孝心。因為親人身體健康的緣故，促使周杰龍有了想跨界進入醫(yī)藥行業(yè)的念頭。但醫(yī)藥行業(yè)對周杰龍而言是一個全新而又陌生的領域，“跨界”無疑是一個冒險的決定。
沒有醫(yī)藥相關的知識儲備，周杰龍選擇了一個最笨也最直接的方法——自學。周杰龍解釋道：“我最初圍繞細胞學、藥物化學、結構生物學、藥物設計、有機合成、藥理學等方向買了幾十本專業(yè)書，自己一本本去鉆研，書籍吃透后讓我對創(chuàng)新藥研發(fā)有了最基本的了解；在自學的同時，我積極參加諸多醫(yī)藥領域的學術會議，并認識了許多業(yè)內的專家和學者，并與他們探討人工智能應用到創(chuàng)新藥研發(fā)領域的可行性。”
也是這一次次拜訪創(chuàng)新藥領域的各大專家和學者，讓周杰龍結識了北京大學藥學院劉振明博士。劉振明博士調侃道：“當初周杰龍初次拜訪我時，他真的對原創(chuàng)藥研發(fā)完全不懂，就是一張白紙。”
經過一年左右的學習和調研，周杰龍不僅對醫(yī)藥研發(fā)基礎知識有了一定積累，同時也對國內外創(chuàng)新藥研發(fā)產業(yè)的痛點有了精準的認知，找到了市場的切入口，得到了第一筆天使輪融資，獲得融資的周杰龍再次拜訪了劉振明博士。也許是看到周杰龍做AI賦能新藥研發(fā)的決心與堅持，劉振明博士決定與望石智慧合作，并支持他的一個學生加入望石智慧團隊，這個學生就是現(xiàn)在望石智慧的3號員工。
以加速Me too，Me better切入藥物研發(fā)領域，AI賦能新藥發(fā)現(xiàn)與篩選
在2017年周杰龍市場調研時，他走訪了國內外眾多藥企，發(fā)現(xiàn)相對于跨國藥企，國內創(chuàng)新藥企目前仍處于快速跟隨式的“me too”“me better”新藥研發(fā)模式，而國外更多的是“First in class”的首創(chuàng)新藥模式。基于市場需求，同時考慮技術平臺的搭建過程，周杰龍便考慮從加速“me too”“me better”作為切口進入創(chuàng)新藥研發(fā)領域，通過技術平臺的迭代，最終實現(xiàn)AI賦能“First in class”的首創(chuàng)新藥研發(fā)。
“小分子化合物是上帝書寫的外語，而這些化合物與生物大分子靶點的匹配過程就像外語的翻譯。望石智慧要做的就是用AI幫助藥企去‘翻譯外語’。”周杰龍生動地解釋望石智慧正在做的事情，“小分子化合物和外語是有相似性的。小分子由多種化學元素組成，對應了英文單詞由26個字母組成，字母的不同組合形成的單詞可以表達千萬種含義，而元素的不同組合所構成的形形色 色的小分子則像無數(shù)把‘鑰匙’，只有最合適的‘鑰匙’才能打開生物大分子靶點這把‘鎖’，進而發(fā)揮其藥用功能。”
藥物的發(fā)現(xiàn)過程，就是不斷驗證候選化合物與靶點的匹配過程?，F(xiàn)代的醫(yī)藥研發(fā)都是以靶點作為起點，找到靶點后，尋找相應的小分子化合物去跟靶點匹配。周杰龍形容，這個匹配過程就類似于用戶在百度搜索某詞匯（靶點），引擎回應出相關的搜索結果列表（小分子化合物）。
并非所有的藥物發(fā)揮生物功能都是單靶點的匹配過程，周杰龍告訴動脈網(wǎng)記者，創(chuàng)新藥項目在臨床階段失敗的概率超過90%，其中很重要的一個原因是因為疾病本身往往關聯(lián)著多個靶點。望石智慧提供的平臺其中一個功能就是利用AI強大的深度學習功能解決多靶點的問題，即一把“鑰匙”開多把“鎖”。此外，中國藥企針對孤兒藥的研發(fā)還處早期階段，一部分原因與新藥研發(fā)的成本高有很大關系，望石智慧期望通過AI助力藥企發(fā)現(xiàn)并篩選小分子化合物，降低新藥研發(fā)成本，未來能有更多藥企愿意投入到孤兒藥的研發(fā)中。
小分子化合物空間估算在10的60到100次方，怎么才能在這么大的空間里找到最適合靶點的化合物呢？劉振明博士回答了這個問題：“在原研藥附近的空間最容易出現(xiàn)me better藥物。”劉振明博士總結了新藥的四個特點：結構新、靶點新、給藥途徑新、作用機制新，而機制新可以生動地理解為神似（適應癥和機制相同）而形不似（結構骨架有差異），望石智慧也是以這個理念作為切入口來實現(xiàn)“me better”藥物研發(fā)的加速，隨后從借鑒性創(chuàng)新過渡到賦能“First in class”首創(chuàng)新藥研發(fā)。
即便知道哪里最容易出現(xiàn)新藥，但是憑借人的有限精力和經驗也難以在限定范圍內一一進行篩查。望石智慧自主研發(fā)的一套AI工具就能夠實現(xiàn)自動智能化分子篩查，更精確推薦出能與靶點匹配的分子，幫助藥物化學專家找到最有可能成藥的分子。
與藥企合作，積極嘗試多種合作模式
目前，望石智慧可以為藥企提供智能化藥物設計平臺和知識圖譜兩大軟件產品服務，創(chuàng)新藥研發(fā)專家可以利用望石智慧的AI平臺，初步篩選出在化學空間上最接近提問分子的解范圍，研發(fā)團隊可以在此基礎上進一步篩選和驗證這些可能成藥分子的各方面屬性，進行下一輪的設計與優(yōu)化。
此外，望石智慧也在和國內多家創(chuàng)新醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)嘗試深度合作模式，研發(fā)企業(yè)與望石智慧合作后，提出項目需求，望石智慧則針對需求進行AI工具的定制，幫助創(chuàng)新藥研發(fā)專家更精準找到“簇擁”原研藥的可能化學空間和典型分子，反饋給藥企。藥企的研發(fā)人員在望石智慧的篩選結果中進一步篩選和驗證，再將結果反饋給望石智慧的AI平臺，平臺再進行下一輪的推薦。通過一輪輪的精準化篩選與推薦，望石智慧與藥企建立更緊密的合作關系。
目前，望石智慧的相關產品已經在包括北京大學在內的多家研究機構進行試用。對于周杰龍在醫(yī)藥領域的探索，劉振明博士評價道：“在這個‘AI+醫(yī)藥’的領域，玩游戲的人很多，真正沉下心落地的人很少。情懷非常重要，周杰龍如果沒有情懷的堅持也不可能走到現(xiàn)在。未來，藥物的發(fā)現(xiàn)與篩選對藥企而言是一個剛需，這也是望石智慧的價值所在。”
而對于與劉振明博士的合作，周杰龍說“非常感謝劉老師，在最初公司起步很艱難的時候給予了很多支持與幫助，希望學術界和工業(yè)界未來能有更多合作，共同推進這個行業(yè)往前發(fā)展。”
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