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科技圆桌派 | 当AI赋能生物医药:患者可以期待智能“用药管家”了
来源:互联网   发布日期:2023-08-13 14:13:29   浏览:12025次  

导读:封面新闻记者 边雪 黑白之间,一串又一串代码由人类敲出后,一步步地改变世界。代码没有生命,未尝疾苦,只有BUG,由人类治疗查改。但有生命的人类,却在遇上疑难杂症,甚至绝症时,会处于无药可医的困境。 如今,如互换身份般,没有生命的代码正在通过自身...

封面新闻记者 边雪

黑白之间,一串又一串“代码”由人类敲出后,一步步地改变世界。“代码”没有生命,未尝疾苦,只有“BUG”,由人类治疗查改。但有生命的人类,却在遇上疑难杂症,甚至绝症时,会处于无药可医的困境。

如今,如互换身份般,没有生命的“代码”正在通过自身优势,尝试帮人类寻找治愈顽疾的良药。

在试图发现并消灭疾病的征途上,人类不遗余力,而随着技术的升级,“AI+药物研发”的发展,已经到了不可忽视的地步。以AI为核心技术驱动药物研发的生物科技公司星药科技(Galixir),在成立的四年间,先后与麻省理工学院、谷歌大脑、复旦大学、中山大学等顶尖海内外高校及科研机构合作,在AI+药物研发领域实现了数十项技术突破,为AI在药物研发领域的落地铺平了道路。

未来普通人能期待AI赋能医疗带来的红利吗?“对患者来说,AI介入研发可以更快地去拿到更好的药。”星药科技的创始人李成涛博士在接受封面新闻记者专访时,给出了肯定的答案。

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星药科技的创始人李成涛博士。

“现在有了AI,我们就可以从更多维的角度,去分析成药的可行性。”

封面新闻:在当前的生物药物研发过程中,AI可以起到怎样的作用?

李成涛:药物研发的整个流程是非常漫长的,从靶点确认到靶点验证,再到化合物,找到临床前候选,再到上临床I、II、III期,再到最后上市。在流程的每个阶段,都涉及一些AI技术可能的切入点。

比如说我们确定靶点之后,就要去找化合物,这也是星药主要在做的根据靶点的性质和历史数据,利用AI辅助进行化合物的设计,筛选和优化,再经过实验验证之后反馈回来结果,利用这些结果完成AI的新一轮迭代。

临床试验也可能涉及比如病人的组织学的大数据分析,包括药物的适应症拓展,都是AI可能应用的一些方向。

封面新闻:星药科技主要是靶点药物的研发,对靶向药的研发是有选择的吗?

李成涛:研发的领域选择会基于很多因素,首先是到底是不是有未满足的临床需求,这个是很重要的。有很多疾病目前市面上的药效都不够理想,但疾病本身又很致命,这个时候我们就可以借助AI去做一些工作,所以我们研发立项首先以满足未满足临床需求为主。

第二,从技术层面考量,比如说药物的生物机制是不是清晰的?分子是不是特别难做?然后去综合评估这个项目是能不能做,它的技术可行性有多少。传统的技术可行性更多是从化学、生物角度去分析,但是现在有了AI,我们就可以从更多维的角度,去分析成药的可行性。

星药科技做的管线,首先要求能满足未满足的临床需求,同时也是那种未成药或者难成药的这种靶点,传统方式特别难做,甚至做不出来。

封面新闻:此前有一个研究的学者,称AI赋能药物研发后,30天就能发现癌症靶向药,研发周期非常之短,您觉得 AI结合药物研发最大的优势是什么?

李成涛:核心价值最主要有两点,第一点就是降本增效,就是原来(研发)周期长、成本高,现在变成一个时间缩短,成本降低的过程,帮科研人员节省了大量的时间和成本。

另外一个核心价值,就是从“0到1”。有很多的疾病有的时候即使清楚靶点,但我们很难做出一个靶向性特别好的分子。现在有了人工智能加上大数据赋能,我们更有可能去做出一个满足各个方面需求,比较均衡的分子。所以我觉得降本增效和从“0到1”,是AI能够在药物研发领域提供的核心价值。

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星药科技官网。

“AI技术兴起是时代给予的机遇,但AI在生物制药的应用上,算法、算力和数据,每点都有一些挑战。”

封面新闻:目前来说我们在运用AI的时候是有遇到一些困难,或者您觉得核心的难点突破点在哪?

李成涛:其实就是AI的三个方面:算法、算力和数据,每点都有挑战,重点是在数据方面。国外很多大型药企已经在这个赛道积累了很多年,在数据层面自己已经形成了一个闭环。我们国内做创新药积累数据的时间相对较短,在这个方面是有一定差距的。

另外,国外有些药企会自发地组建数据联盟,相互分享一些数据,这一点是国内在建设集中化的大数据平台的时候可以借鉴的。

封面新闻:在AI浪潮奔涌的当下,目前的技术的迭代对于您所在的药物研发领域来说,您觉得有哪些方面的利好?

李成涛:实际上,人工智能技术的发展使得其在各行各业的应用变得越来越容易,可以说只要有一个比较好的数据集,我们就可以得出来一些比较好的模型。

5年前10年前大家不想 AI,因为数据比较有限,但是随着数据积累越来越多,就有这样一个“土壤”,我们可以用更多的模型的技术去攻克难题,并从现存的数据里面找到更多好的信息。这也是时代给予的机遇。

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