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牵手中药巨头,华为能否顺利打开AI制药的“黑匣子”?

7月25日,云南白药公告,公司已与华为签订《人工智能药物研发全面合作协议》。根据协议,双方将在人工智能药物研发领域,开展交流和合作,包括但不限于大小分子设计、相关病症、数据库开发等。

1、华为入局AI制药

AI制药是近几年备受关注的热门领域,它通过将人工智能技术与生物制药技术融合,大幅度缩短药物研发时间,节省研发成本,提高效率。如果将新药研发与新型芯片研发作了一个比较:

当制药公司针对某种疾病设计出新颖的具有专利价值的药物分子后,要通过临床试验对药物进行验证,这一流程类似芯片流片验证环节,其中会产生巨额费用。而且,药物分子的设计一方面强烈依赖资深专家的经验;另外一方面,需要通过大量耗资耗时的实验去做验证。

随着基因检测技术的进步,各种药物研发数据的不断积累,以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良,使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。

去年9月,华为发布“华为云盘古”药物分子大模型。据悉,该模型提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构,进行了超大规模化合物表征模型训练,而且生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库,其结构新颖性达到99.68%,并且在20余项药物发现任务上实现性能最优(SOTA)。

在实际应用中,华为云联合西安交通大学第一附属医院,基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物,将先导药的研发周期从数年缩短至一个月,大幅提升新药研发效率。

其中,通过华为云盘古药物分子大模型的结构优化器,有效地提升了小分子化合物与目标抗菌靶点蛋白的结合,同时降低其与人体蛋白的结合,从而减弱了广谱抗菌药对人体正常细胞可能产生的毒副作用。

另外,在2020年新冠疫情爆发的早期阶段,华为云EI Health平台被用于对导致新冠感染的SARS-CoV-2病毒的20多种靶蛋白进行虚拟药物筛查。这使得医生和研究人员能够对确定的候选药物和药物样化合物进行进一步的研究。

事实上,出于持续营收和健康发展的需要,华为也在不断寻找新的业务增长点和执行力。今年4月,华为新组建了十个“军团”,其中之一就是运动健康“军团”。

除华为外,百度、阿里、腾讯、字节跳动等科技巨头也已在AI制药行业积极布局。腾讯早在2020年打造了AI制药平台“云深智药”,将AI药物研发正式列入企业版图。阿里巴巴旗下的阿里云与全球健康药物研发中心合作,开发AI药物研发和大数据平台。百度成立百图生科进军AI制药领域,字节跳动则成立了专门负责大健康业务的极光部门。

2、打开AI制药的“黑匣子”

在全球范围内,AI制药方面已经取得了一定的突破,不过目前仍处于初期发展阶段。

赛迪研究报告显示,截至2021年底,全球有超过40款AI参与的研发管线进入临床,其中,有8家国外企业、2家中国企业的管线进入临床一期,但由于AI制药技术难度较高,至今没有任何AI预测结构的药物上市。预计到2023-2025年,将会有一批AI预测的药物进入素有“死亡之谷”之称临床二期,到2026-2027年才会出现首个上市的AI制药产品。

从技术层面角度看,人工智能技术本身更像一个“黑箱”,许多技术细节难以解释,这与生

物制药这一具有高严谨性高确定性要求的领域产生了矛盾。

CBInsights研究报告显示,目前人工智能的各种细分技术例如监督学习、无监督学习、增强学习等已经深入到药物研发的各个环节。针对不同方向的各类模型准确性判定方式也略有差异。

从制药流程看,AI技术已经在多个环节找到了适合自己的应用场景,并发挥出巨大潜力。其中,AI在药物研发需要大数据分析和高通量测试的阶段优势最为明显。

例如,在根据海量文献筛选靶点、专利追踪、批量性质预测等方面,药企便可以通过使用人工智能相关技术降低大量制药成本。据悉,人工智能技术与生物制药领域的结合不仅将药物发现、临床前研究的时间缩短接近40%还可以节约临床试验阶段约50%-60%的时间。

数据、算力和算法是目前AI制药企业的三大技术核心。比如,AI制药在DMPK(药物代谢和药代动力学)的预测需要更多更精确的数据供给实验使用,需要在计算层面上达到多任务处理的水平。然而,医疗行业数据普遍存在不充足、私有化、不规范等问题,成为挡在AI制药从理论到实践之间的一堵“墙”。

值得关注的是,AI制药行业是人工智能技术和生物制药领域的深度交叉,需要信息技术人才与生物制药人才的协同创新。事实上,默沙东、葛兰素史克、拜耳、武田制药、阿斯利康、赛诺菲和罗氏等部分国际药企很早便开始和人工智能企业展开了合作。

云南白药此次在公告中表示,公司凭借在中药及植物领域多年积累,沉淀了行业独有的植物标本数据库、云南天然提取物的数据库、国外天然产物库。华为技术在AI辅助药物研发、云计算、人工智能等方面具有丰富的经验和案例。双方将在AI、药物研发领域开展广泛的交流和合作,包括但不限于大小分子设计、相关病症、数据库开发等。

资料来源:

https://www.deep-pharma.tech/

https://mp.weixin.qq.com/s/iFgpJnn4bfsG9a2k4ddkJw

https://mp.weixin.qq.com/s/74K6qSWcFfpk6P3GjxDg0A

https://mp.weixin.qq.com/s/2LBWzhR6c2HUMDznmss0_A

https://mp.weixin.qq.com/s/NsSpx-sMpj-bOwdtOR9_Ow

https://mp.weixin.qq.com/s/Ib_eEnwNRkkeWmdX6h4zvQ

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