央廣網(wǎng)北京5月17日消息（記者 牛谷月）5月17日，由搜狐科技主辦、央廣網(wǎng)作為戰(zhàn)略支持媒體參與的“2021搜狐科技5G&AI峰會”在北京開幕。峰會大咖齊聚，共同探討5G和AI技術(shù)的最前沿發(fā)展以及應(yīng)用落地情況。

　　峰會下午，晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大數(shù)據(jù)與人工智能研發(fā)負責人賴力鵬在《人工智能視角下的新藥發(fā)現(xiàn)》的主題演講中提到，藥物研發(fā)存在投入高、耗時長、風(fēng)險高三大風(fēng)險，從藥物立項到上市，可能需要10億美元到20億美元投入，整體成功率不到10%，研發(fā)周期超過十年。通過人工智能和數(shù)字化、自動化先進技術(shù)可以加速藥物發(fā)展。

　　賴力鵬表示，AI在整個藥物研發(fā)近幾年速度非�？�，從早期的機理研究到新藥設(shè)計，到臨床前到臨床，到上市，都有大量的公司在參與。他認為，AI可以解決新藥研發(fā)搜索效率問題，設(shè)計有效的合成路徑和合成方法，并通過AI的設(shè)計盡可能減少實驗的次數(shù)，降低實驗成本。

　　那么，AI藥物發(fā)現(xiàn)什么時候能夠上市？賴力鵬表示，這還是需要尊重客觀科學(xué)規(guī)律，以往一個藥上市需要十年時間，目前最有效的還是臨床前階段，希望在臨床前時間把發(fā)現(xiàn)的時間縮短一半以上。

　　以下為賴力鵬演講全文：

　　各位來賓，下午好。線上線下的朋友，下午好。非常感謝有這個機會跟大家分享一下晶泰科技在人工智能新藥研發(fā)上的一些感受。

　　AI在治療診斷上面有重要的應(yīng)用前景，這些疾病如果通過AI的技術(shù)進行了診斷，不幸患有某種疾病，怎么找到好的藥物得到治療？可能目前世界上有接近三分之二左右的疾病沒有有效的藥物治療。有些藥可以緩解病痛，但是沒辦法把疾病徹底根除。像晶泰科技這樣的AI藥物研發(fā)公司，就想通過人工智能和數(shù)字化、自動化先進技術(shù)，加速藥物發(fā)展的過程。

　　健康是人類有史以來一直的追求，生物醫(yī)藥、藥物發(fā)現(xiàn)不管從社會價值還是從商業(yè)價值上來說，都是一個非常有持續(xù)性的一件事情。神農(nóng)嘗百草是東方人對于醫(yī)藥的追求，而古羅馬也流傳著很多的草藥用書。可以看到不管是東方還是西方，幾千年前大家對健康就有持續(xù)不斷的探索。

　　醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)里面面臨著三個階段的風(fēng)險，分別是投入高、耗時長、風(fēng)險高。從藥物立項到上市，據(jù)不同公司統(tǒng)計可能在10億美元到20億美元投入，整體成功率不到10%，研發(fā)周期超過十年。為什么大家覺得藥的生產(chǎn)成本那么低，但是在醫(yī)院和藥店買到價格那么高？是因為它的研發(fā)成本是非常巨大的。

　　AI可以做什么呢？先回到五年前，這也是晶泰科技創(chuàng)立一年之后，AlphaGo跟李世石的圍棋比賽中獲得了絕對的勝利。比如，AlphaGo和李世石的第二盤棋中的第25步棋，這是很多職業(yè)棋手第一感覺不會走的棋，這不是完全合道理的。但是AlphaGo經(jīng)過自己的訓(xùn)練和不斷學(xué)習(xí)，它覺得這步棋對局勢和長期發(fā)展是比較有利的。

　　這對制藥有很多的啟發(fā)。當我們下棋的時候，或者當我們看一個人體或者剛剛駕駛一輛汽車的時候，我們看到的是日常生活中能夠看到的東西。當我們研究一個藥的時候，我們研究是一個藥物的分子和蛋白、或者DNA的作用。不一定有人看過蛋白質(zhì)長什么樣子，我們?nèi)パ芯恳粋�根本沒有直觀認識的東西的時候，怎么做？這步棋對我們的啟發(fā)是，AI基于數(shù)據(jù)的挖掘和探索可以看到一些人根本很難看到的東西，從而去擴大我們探索的空間。像幾百年前伽利略發(fā)明望遠鏡地時候他看到行星帶來天文學(xué)的進展，AI就是讓我們探索分子世界的望遠鏡，讓我們看到以前看不到的東西。

　　今年AlphaFold2在整個過程中取得了非常大的進展，這件事情和AlphaGo也是一個另外的團隊做的。它展示了AI在生物醫(yī)藥中的應(yīng)用，在我們看來就是在自然界當中的搜索引擎，它搜索的根本不是一個已經(jīng)知道的世界，而是人類未知的世界。像它預(yù)測的蛋白結(jié)構(gòu)，對于很多大部分的蛋白質(zhì)是不知道它的空間三維結(jié)構(gòu)，我們只知道蛋白的氨基酸的一維序列，但是并不知道它在人體內(nèi)怎么樣形成漂亮的三維結(jié)構(gòu)，并且在人體內(nèi)是動態(tài)變化的。如果這個信息不知道的話，很多藥物設(shè)計跟一百年前一樣從土壤當中、草藥當中不斷地試錯，產(chǎn)生巨大的成本，但是如果知道這個結(jié)構(gòu)，就可以非常理性的用計算機設(shè)計相應(yīng)的分子抗體和疫苗治愈相應(yīng)的疾病。

　　AI在整個藥物研發(fā)近幾年速度非�？�，從早期的機理研究到新藥設(shè)計，到臨床前到臨床，到上市都有大量的公司在參與。媒體估計在未來整個健康領(lǐng)域或者生物研發(fā)領(lǐng)域的投入可能會在幾十億美元或者上百億美元。

　　具體的叫做DMTA循環(huán)，D是design，從設(shè)計開始到合成到測試到分析，設(shè)計可能是整個藥物的起點，剛才展示了AIphafold2是計算機設(shè)計的試點，它必然進入實驗室和臨床階段驗證，存在一個合成制造的過程，在得到樣本之后會在實驗室有測試，對數(shù)據(jù)的收集、反饋、分析又回到設(shè)計的過程。

　　在設(shè)計階段，我們?nèi)斯な遣皇且呀?jīng)窮盡里所有設(shè)計的可能性？或者搜索引擎是不是已經(jīng)探索了所有能夠被搜索的樣本？一般來說藥企或者在公開的商業(yè)規(guī)模大概在10的7次方到12次方，小分子化學(xué)藥可能成藥數(shù)量在10的60次方，比把太陽系中所有的分子加起來還要多。AI可能可以探索那些超過10的12次方和7次方直達10的60次方的空間，從而找到最大的可能性。對計算機工業(yè)也是挑戰(zhàn)，這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)無論現(xiàn)在的算力和存儲都沒辦法有效的完成。怎么高效的搜索是現(xiàn)在AI新藥研發(fā)面臨非常重大的課題。

　　第二合成階段，現(xiàn)在一個合成藥成本在1000到2000美元，怎么通過有效的化合物設(shè)計避免合成難度高或者造成環(huán)境污染的合成過程，通過AI設(shè)計有效的合成路徑和合成方法，這也是非常重要的。

　　測試和分析也非常直接，通過AI的設(shè)計盡可能減少實驗的次數(shù)，降低實驗成本。最后一步分析，通過更好數(shù)據(jù)的分析手段從數(shù)據(jù)終提取有效的信息，形成閉環(huán)，通過有效的實驗積累進一步提高人工智能的效率。

　　晶泰科技構(gòu)建了整個AI藥物研發(fā)模式基于三者循環(huán)，目前我們不認為處理生物體這個復(fù)雜的系統(tǒng)可以完全獨立靠人工智能起作用，更多是人工智能在整個過程中賦能藥物化學(xué)專家進行更有效的藥物設(shè)計。形成由人工智能來進行有效的實驗設(shè)計，減少實驗次數(shù)，為藥物科學(xué)家提供更多的想法和洞察，藥物化學(xué)家經(jīng)過有效的設(shè)計指導(dǎo)更好的實驗，并且從實驗中獲得有效的反饋。

　　AI藥物發(fā)現(xiàn)上市需尊重客觀科學(xué)規(guī)律，以往一個藥上市需要十年時間，目前最有效的還是臨床前階段，我們有希望在臨床前時間把發(fā)現(xiàn)的時間縮短一半以上。

　　晶泰科技的一項真實案例是內(nèi)分泌系統(tǒng)的Frist-in-class全球研發(fā)，整個藥物用了七個月時間，傳統(tǒng)的平均需要1.5到2年的時間，AI縮短了大概2到3倍的時間。更重要的是整個項目合成的或者送到實驗進行測試的化合物數(shù)量不超過100個，傳統(tǒng)對于Frist-in-class項目研發(fā)過程中要合成的化合物數(shù)量在上千。

　　前面提到了合成一個化合物的成本可能在1000到2000美元，通過化合物的減少節(jié)省了時間和資金成本，這個項目節(jié)省了大約80%的成本。用AI可以節(jié)省多大的費用？雖然用AI計算的花費更大，但是真正的價值對藥物工業(yè)越往后成本越高，通過早期的合理設(shè)計可以大大降低后期失敗風(fēng)險，通過降低后期風(fēng)險提高項目的價值。

　　不僅化學(xué)藥，晶泰科技在多肽上面的藥物設(shè)計把過往12個月的時間縮短到6個月，通過計算的虛擬優(yōu)化，在不涉及到高昂實驗成本前提下盡可能優(yōu)化多肽藥物的親和力，成為后期臨床前化合物的優(yōu)秀候選者。

　　在疾病預(yù)防方面，公司和華西有一個合作項目。去年我在白云觀游覽的時候，看到那邊有一幅對聯(lián)，上面的內(nèi)容是某一個做藥的公司或者生物科技公司非常相悖的地方，寫的是“但愿世間人無病，何愁架上藥生塵”——我只愿人世間沒有疾病，何苦去擔心藥放在架子上會落有灰塵。

　　我們希望科技的進步能夠讓大家治愈疾病，但是現(xiàn)階段我們希望用AI給大家提供更好的預(yù)防和治療手段。我們用計算的方法去預(yù)測新冠的蛋白和人體的ACEI2結(jié)合，這是可能導(dǎo)致病毒的傳播性增強的一些突變。通過計算方法一共預(yù)測了九個可能的突變，實驗驗證了其中有六個突變可以提高2到4倍的親和力，這對于相應(yīng)的疫苗研發(fā)會有相應(yīng)的價值和借鑒。

　　從2017年、2018年國內(nèi)有很多AI制藥公司進入行業(yè)。大家問我們對晶泰科技來說面臨的挑戰(zhàn)是什么？

　　第一，這個行業(yè)足夠復(fù)雜，需要非常大的細分和專業(yè)化的投入。

　　第二，這是大家共建的過程，在這么長的研發(fā)鏈條上面不同企業(yè)應(yīng)該發(fā)揮各自優(yōu)勢，不管在算法優(yōu)勢解決上面，在專業(yè)的知識積累上面，在生物學(xué)基礎(chǔ)研究上面，甚至在IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，大家拼起來才能真正解決人對健康的追求，解決大家生老病死的疾病的問題。

　　最后回到個人非常喜歡的默沙東的一句話，無論是生物科技公司還是制藥公司，我們的使命是治病救人，只有在這個意義之下生命的價值和意義才會隨之而來。謝謝大家。