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药物|它不是药神( 三 )


能猜什么？
那么问题来了 ， 在药物研发的四大阶段中 ， AI 有哪些发挥空间？
对此 ， 和玉资本合伙管理人曾玉给财新的答案是 ， 在化合物筛选、全新靶点发现、临床试验中病人的筛选 ， 以及临床试验设计和数据采集分析等领域 ， AI 均有用武之地 。
目前来看 ， 我国 AI 制药公司的业务大多集中在药物发现领域 ， 主要功能就是帮助研究者们筛选/设计、优化化合物 ， 譬如晶泰科技、深度智耀、星亢原等 。
究其原因 ， 一方面是由于这是新药研发的需求所在 。“新药的核心痛点本就是要有新结构 ， 没有新结构后面都是空中楼阁” ， 裴剑锋告诉虎嗅 。
另一方面 ， 过去几十年全球制药企业发现的化合物数据量已较为可观 ， 一定程度上 ， 能喂养出更聪明的 AI。
如前文所述 ， 传统的药物发现是从猜到一次次实验的验证 。理论上来讲 ， 药企确定靶点后 ， AI 的预测能力可以帮助他们直接找到那些可能有效的药物分子 。而这样的预测过程又完全在虚拟中进行 ， 从而避免一些本不必要的实验 。
譬如 ， 根据前文所述塔夫茨总结的数据 ， 药企们要从 5000~10000 个活性化合物（Hit Compound）中 ， 筛选出约 250 个先导化合物 ， 简单来讲 ， 每一个被踢出队列的化合物背后 ， 都意味着一轮重复的实验 。
而如果人类能够把所有已知的对该靶点有效及无效的化合物都让 AI 知道 ， AI 便可从中分析这些化合物成功或失败的规律 ， 从而判断一个分子能否脱颖而出 ， 包括那些可能被人类经验忽略的化合物 。AI 甚至还能够对这些分子结构的选择性、ADMET（药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性）等性质做出预测 。
人力研发的经年累月 ， 到 AI 这儿可能最终只需要几个月 。如果顺利 ， 别说从几千个化合物中找到一个 ， 做到“万里挑一”也不是不可能 。
如今 ， 国外投入 AI 制药的公司们 ， 无论巨头还是初创 ， 在这一阶段中已取得了一些实质性的进展 。
譬如 BMS 曾经宣布 ， 其部署的 AI 经过训练后 ， 对药物与靶点间的作用关系预测准确度提高到了 95% ， 较传统方法失败率降低六倍 。这项测验关乎药物的毒副作用 ， AI 的确能帮助企业筛选淘汰那些潜在有毒药物 ， 转而把注意力投向那些可能通过人体试验的药物 ， 让注定失败的趁早失败 。
更有一批 AI 制药初创公司陆续公开宣布 ， 他们已经进入临床的几款药物完全依靠 AI 发现与设计 。
如 AI 制药创业公司 Exscientia ， 去年便拿下了第一款由 AI 发现并进入临床的新药 ， 该药的目标适应症为强迫症 。据该公司介绍 ， 在此之前 ， 他们只用 12 个月就完成了从筛选到完成临床前研究的过程 。今年4月 ， 该公司由 AI 设计的肿瘤免疫分子将进入人体临床试验 。
英国的 BenevolentAI 也在去年 2 月将一款由 AI 发现设计的药物推进临床 ， 测试其对治疗特应性皮炎（也就是湿疹）的治疗效果 。
遗憾的是 ， 国内的 AI 药神还没有实现走进临床这一步的突破 。但这也不意味着 ， 国内的企业没有其他的路子 。
眼下最受资本关注的创业公司晶泰科技 ， 及其孵化的剂泰医药 ， 就在药物发现之外 ， 走出了另一条不那么主流的路——稍稍将关口后移到临床前研究阶段 ， 探索以 AI 服务于晶型和剂型的研究的方式 。
要知道 ， 即便是一个非常优秀的化合物 ， 其最终能否成药、药物是否稳定、药效如何、患者吸收情况等 ， 全部依赖于其化合物分子的排列方式 ， 也就是晶型 。简单来说 ， 若晶型过于稳定 ， 如同钻石一样 ， 则患者难以吸收 ， 甚至根本不能吸收；若晶型不稳定 ， 就好比石墨 ， 放着放着自己就可能变质了 。
同时 ， 对于一款新药来说 ， 晶型专利也是其专利的一部分 ， 也能对其价值加一道保障 。
而过往这一步 ， 同样需要人工一点点实验试错 ， X 线衍射、磁共振、热分析……不管药企用哪种方法 ， 烧的都是大量的时间和金钱 。


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