一文看懂AI制藥的作用

《紐約時(shí)報(bào)》高級(jí)科技記者約翰·馬爾科夫曾說(shuō)過(guò)，“人工智能就像把新榔頭，每個(gè)領(lǐng)域都是顆釘子，都可以敲一下。”隨著人工智能技術(shù)的成熟，AI去敲醫(yī)藥領(lǐng)域這顆釘子已是可以看見(jiàn)的事實(shí)。當(dāng)人工智能大步邁進(jìn)制藥行業(yè)，兩者之間會(huì)擦出什么樣的火花呢？

本文首發(fā)于智能相對(duì)論，作者顏璇，以下帶來(lái)億歐智庫(kù)精選：

在藥物保健這個(gè)領(lǐng)域，AI這把榔頭來(lái)勢(shì)洶洶，先有AI制藥企業(yè)晶泰科技完成了約1500萬(wàn)美金的B輪融資，后有制藥巨頭羅氏以19億美金收購(gòu)腫瘤大數(shù)據(jù)公司FlatironHealth的全部股份，積極布局?jǐn)?shù)字化和AI。

在制藥這件事上，AI正在全面提升人類的效率

新藥研發(fā)周期長(zhǎng)、投入大、持續(xù)時(shí)間久、效率低，一直是醫(yī)藥領(lǐng)域的“心腹大患”。根據(jù)塔夫特藥物發(fā)展研究中心的數(shù)據(jù)，一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲得FDA批準(zhǔn)平均大約需要96.8個(gè)月。而在成本上，德勤的數(shù)據(jù)顯示，自2010年以來(lái)，12家主要制藥公司的獲批藥物開(kāi)發(fā)成本已經(jīng)增加了33％，每年約16億美元。

AI的加入，讓人看到了可喜的改變。根據(jù)TechEmergence的研究報(bào)告，AI可以將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%， 這僅有的2%的增長(zhǎng)不容小覷，可以為整個(gè)生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元，同時(shí)，還可以省下很多研發(fā)時(shí)間。

谷歌和斯坦福的研究人員致力于利用深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)虛擬篩選技術(shù)，以取代或增強(qiáng)傳統(tǒng)的高通量篩選（HTS）過(guò)程，并提高篩選的速度和成功率。

另外，除了成功率，我們還可以用AI在風(fēng)險(xiǎn)率上面“做文章”。據(jù)高盛在16年年底的一份人工智能報(bào)告顯示，通過(guò)實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和AI，在獲批藥物的平均年度開(kāi)發(fā)成本為16億美元（包括與失敗藥物相關(guān)的成本），或者失敗藥物的年度成本為300億美元（這筆資金完全可以平均分配給獲批的藥物群）的情況下，人們有望將藥物開(kāi)發(fā)與發(fā)現(xiàn)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)減半。如此，到2025年，全球制藥行業(yè)每年即可節(jié)省約260億美元。

除了提高效率，AI制藥還有哪些可能

經(jīng)過(guò)走訪一些公司，智能相對(duì)論分析師顏璇了解到AI制藥目前至少可以做到這些。

1.填上兒童用藥的坑。

長(zhǎng)期以來(lái)，由于兒童專用藥不足，很多患兒都會(huì)服用成人藥，而成人藥里所謂的“兒童酌減”存在著巨大的用藥安全風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)國(guó)家藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，中國(guó)兒童用藥不良反應(yīng)發(fā)生率為12.9%，其中新生兒高達(dá)24.4%，分別是成人的2倍和4倍。因用藥不當(dāng)，我國(guó)每年約有3萬(wàn)名兒童耳聾，約有7000名兒童死亡。

為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的局面呢？據(jù)中國(guó)婦女報(bào)報(bào)道，在藥品生產(chǎn)企業(yè)看來(lái)，兒童藥的各項(xiàng)指標(biāo)比成人藥更嚴(yán)謹(jǐn)，劑型比成人藥要求更高，各方面的要求也更加嚴(yán)格。兒童藥品臨床試驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)大，而適用年齡層窄，口味還需特殊調(diào)整，這都增加了企業(yè)的生產(chǎn)和研發(fā)成本。

除了兒童用藥要求更高之外，還有一個(gè)原因是供給方太少，在我國(guó)，全國(guó)藥品生產(chǎn)企業(yè)有8000多家，其中專門生產(chǎn)兒童用藥的企業(yè)僅占0.1%，也就是只有8家生產(chǎn)兒童專用藥品。

從這個(gè)現(xiàn)狀來(lái)看，AI助力兒童用藥的研發(fā)十分必要。

首先，AI在數(shù)據(jù)上絕對(duì)是個(gè)中高手。AI藥物研發(fā)的底層核心就是知識(shí)圖譜，其實(shí)質(zhì)就是將來(lái)自實(shí)驗(yàn)室的理化數(shù)據(jù)、各種期刊文獻(xiàn)中的研究成果、以及臨床數(shù)據(jù)等原本沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)連通，將離散的數(shù)據(jù)整合在一起，從而提供有價(jià)值的決策支持。通過(guò)AI掌握的數(shù)據(jù)，我們可以去實(shí)驗(yàn)不同的藥量所產(chǎn)生的影響，最終找到最準(zhǔn)確的用量，還可以進(jìn)行藥物口味的數(shù)據(jù)管理。而這一切，周期不會(huì)太長(zhǎng)，消費(fèi)者也不需要為此承擔(dān)太多的成本。

其次，兒童用藥市場(chǎng)其實(shí)頗有潛力，有待企業(yè)挖掘。AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，不但可以加速時(shí)間，還可以提高到達(dá)后期試驗(yàn)階段藥物的成功概率。如果AI可以減少藥物試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)，就可以為大型制藥公司節(jié)約大量成本，使其能夠騰出資源集中于尋找更有潛力的機(jī)會(huì)。

2.讓中藥變得可靠。

全國(guó)政協(xié)委員、北京順天德中醫(yī)醫(yī)院院長(zhǎng)王承德在接受記者采訪時(shí)表示，中藥院內(nèi)制劑是中醫(yī)院的一大特色，但是，眾多制劑因?qū)徟щy而放棄使用。為什么審批困難呢？關(guān)鍵在于一個(gè)“可靠性”。

雖然市面上還是存在很多療效上佳的中藥，但事實(shí)上的安全并不是純粹的安全，還是有很多潛在的未知的危險(xiǎn)因素。許多人并不信任中藥，因?yàn)榇蟛糠种兴幎紭?biāo)明不了具體的分子學(xué)藥理機(jī)制及毒副作用。在中藥藥劑里，我們無(wú)法知道某味草藥的有效成分到底是哪個(gè)分子，它又是如何發(fā)揮作用的。相比之下，西藥更能得到人們的信任，它有著大量的臨床數(shù)據(jù)和科學(xué)理論的支撐，西藥的說(shuō)明書(shū)上能清楚地標(biāo)明該藥的藥理作用和不良反應(yīng)發(fā)生的概率。

所以，如果能把AI藥物發(fā)現(xiàn)的技術(shù)用于中藥研究，將是中藥發(fā)展的一個(gè)里程碑。

比如，AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，吸收所有已知的單步有機(jī)化學(xué)反應(yīng)，解構(gòu)藥物里的分子，嘗試任何單一步驟中可以使用的化學(xué)反應(yīng)，重復(fù)應(yīng)用這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)規(guī)劃多步驟有機(jī)化學(xué)反應(yīng)的合成，直到得到中藥的藥理和毒理機(jī)制。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將藥湯里的所有化學(xué)物質(zhì)都分離出來(lái)，通過(guò)化學(xué)反應(yīng)和臨床數(shù)據(jù)，找到那個(gè)真正有效的化學(xué)物質(zhì)，并將其它化學(xué)物質(zhì)進(jìn)行一一的分析。

事實(shí)上，這類技術(shù)的雛形已經(jīng)存在，只是還沒(méi)有應(yīng)用于中藥研究。德國(guó)明斯特大學(xué)有機(jī)化學(xué)家和人工智能研究員MarwinSegler以及他的同事就開(kāi)發(fā)了這樣一款A(yù)I工具，這款A(yù)I工具能夠預(yù)測(cè)在任何單一步驟中可以使用的化學(xué)反應(yīng)，工具重復(fù)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)規(guī)劃多步驟合成，解構(gòu)所需的分子，直到它最終得到可用的啟動(dòng)試劑。

法規(guī)監(jiān)管是最大問(wèn)題

AI制藥仍處在一個(gè)孤島，除了數(shù)據(jù)來(lái)源、生物學(xué)發(fā)展以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等要素會(huì)成為其發(fā)展過(guò)程中的挑戰(zhàn)，AI制藥最大的問(wèn)題是，AI藥物是否會(huì)受到與人工藥物同樣的法規(guī)監(jiān)管。

目前，因?yàn)樯飳W(xué)的復(fù)雜性，還沒(méi)有直接的與AI制藥相關(guān)的產(chǎn)品被批準(zhǔn)發(fā)行，AI在制藥行業(yè)主要起到的是協(xié)助作用，包括藥物挖掘、深度學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)以及預(yù)測(cè)新藥有效性等，但這只是AI進(jìn)軍制藥行業(yè)初步的結(jié)果。

在以后，AI將會(huì)更大范圍和更深層次地滲透醫(yī)藥領(lǐng)域。 譬如GSK與指導(dǎo)藥物研發(fā)的初創(chuàng)公司Exscientia在藥物研發(fā)達(dá)成戰(zhàn)略合作，Exscientia通過(guò)AI藥物研發(fā)平臺(tái)為GSK的10個(gè)疾病靶點(diǎn)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新小分子藥物，并且針對(duì)這些靶點(diǎn)藥物發(fā)現(xiàn)臨床候選藥物。

在這之前，我們應(yīng)該考慮的是，我們也許在幾年后就可以拿出一個(gè)完全由AI自主研發(fā)的藥物出來(lái)，但是，我們的藥物監(jiān)管法規(guī)是否準(zhǔn)許AI藥物的大范圍發(fā)行，AI藥物對(duì)醫(yī)藥行業(yè)的業(yè)態(tài)又會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響？

我們要明確的是，法規(guī)監(jiān)管光看藥物的有效性是不夠的。藥物的有效性是一個(gè)比較特別的概念，在這里，“有效”具有辯證性、相對(duì)性和動(dòng)態(tài)性，并沒(méi)有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)。在涉及生命的領(lǐng)域里，容錯(cuò)率低，事實(shí)上的有效并不意味著法律上的安全。在未來(lái)，AI藥物可能會(huì)頗受人們爭(zhēng)議，和如今的轉(zhuǎn)基因作物面臨相同的處境。

醫(yī)藥行業(yè)一直以來(lái)都是國(guó)家重點(diǎn)監(jiān)管的行業(yè)之一，屬于典型的政策驅(qū)動(dòng)行業(yè)。當(dāng)AI藥物出現(xiàn)時(shí)，法律法規(guī)應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)，及時(shí)修改完善，甚至針對(duì)AI藥物形成一套其獨(dú)有的法規(guī)制度。