海外最简单的广告，机智又不落俗套

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>打(da)破(po)“雙(shuang)十(shi)定(ding)律(lv)”，華(hua)為(wei)雲(yun)AI推(tui)動(dong)超(chao)級(ji)抗(kang)菌(jun)藥(yao)Drug X研(yan)發(fa)加(jia)速(su)

學(xue)科(ke)交(jiao)叉(cha)已(yi)經(jing)逐(zhu)漸(jian)變(bian)成(cheng)了(le)科技(ji)創(chuang)新(xin)的(de)壹(yi)個(ge)主(zhu)要(yao)源(yuan)泉(quan)，成为這(zhe)个科学時(shi)代(dai)一个不(bu)可(ke)替(ti)代的研究(jiu)範(fan)式(shi)。在(zai)科技與(yu)技術(shu)合(he)力(li)賦(fu)能(neng)之(zhi)下(xia)，中(zhong)國(guo)科研人(ren)创新奮(fen)鬥(dou)再(zai)出(chu)新成果(guo)，人類(lei)与病(bing)菌的博(bo)弈(yi)因(yin)此(ci)有(you)了新武(wu)器(qi)。

據(ju)悉(xi)，西(xi)安(an)交大(da)一附(fu)院(yuan)的劉(liu)冰(bing)教(jiao)授(shou)利(li)用(yong)基(ji)於(yu)华为云盤(pan)古(gu)药物(wu)分(fen)子(zi)大模(mo)型(xing)打造(zao)的 AI輔(fu)助(zhu)药物設(she)計(ji)服(fu)務(wu)，成功(gong)研制(zhi)超级抗菌药Drug X，該(gai)药物通(tong)過(guo)靶(ba)向(xiang)微(wei)生(sheng)物类組(zu)蛋(dan)白(bai)HU，抑(yi)制細(xi)菌的DNA復(fu)制達(da)到(dao)抗菌效(xiao)果，是(shi)世(shi)界(jie)上(shang)首(shou)次(ci)发現(xian)噬(shi)菌體(ti)編(bian)碼(ma)靶向细菌类组蛋白HU的抑菌抑制劑(ji)，有望(wang)成为全(quan)球(qiu)近(jin)40年(nian)來(lai)首个新靶點(dian)、新类別(bie)的抗生素(su)。

同(tong)时，除(chu)了抗菌，在抗瘧(nue)原(yuan)蟲(chong)以(yi)及(ji)其(qi)他(ta)寄(ji)生虫領(ling)域(yu)，Drug X已经取(qu)得(de)一些(xie)良(liang)好(hao)效果反(fan)饋(kui)，處(chu)于臨(lin)床(chuang)前(qian)階(jie)段(duan)，並(bing)已在国際(ji)范圍(wei)申(shen)請(qing)專(zhuan)利。[1]

▲刘冰教授

除了醫(yi)学效用上的重(zhong)大创新，Drug X更(geng)特(te)别的意(yi)義(yi)在于，其有力證(zheng)明(ming)了AI技术的加入(ru)能夠(gou)打破医学界的 “双十定律”。刘冰表(biao)示(shi)，在华为云盘古药物分子大模型的辅助下，Drug X先(xian)導(dao)药的研发周(zhou)期(qi)從(cong)數(shu)年縮(suo)短(duan)至(zhi)一个月(yue)，研发成本(ben)降(jiang)低(di)70%，大幅(fu)提(ti)升(sheng)新药研发效率(lv)。

長(chang)期以来，一款(kuan)创新药从研发到上市(shi)，平(ping)均(jun)成本超过10億(yi)美(mei)元(yuan)、研发周期大于10年，这是新药研发的心(xin)頭(tou)痛(tong)。“像(xiang)我(wo)們(men)这樣(yang)一个十多(duo)个人的團(tuan)隊(dui)必(bi)須(xu)要依(yi)靠(kao)像AI这样新的技术，才(cai)能繞(rao)開(kai)既(ji)有壁(bi)壘(lei)，走(zou)出一條(tiao)新路(lu)。”刘冰希(xi)望Drug X項(xiang)目(mu)能够为中国制药公(gong)司(si)，尤(you)其是小(xiao)型制药公司的发展(zhan)帶(dai)来新的機(ji)會(hui)。

Drug X 被(bei)命(ming)名(ming)为超级抗菌药，它(ta)到底(di)超级在哪(na)？

提及抗菌药，大家(jia)最(zui)熟(shu)悉的就(jiu)是青(qing)黴(mei)素了。94年前人类发现了青霉素，从此一个小傷(shang)口(kou)的感(gan)染(ran)致(zhi)死(si)率極(ji)大降低。但(dan)最近40年，都(dou)沒(mei)有新类别、新靶点的抗生素出现，而(er)隨(sui)著(zhu)(zhe)细菌的不斷(duan)進(jin)化(hua)，可能新药還(hai)没上市出来，细菌对这款药物的耐药性就产生了。有些被超级耐药菌感染的病人甚(shen)至面(mian)临無(wu)药可用的局(ju)面。

“我们要从上亿个小分子化合物中找(zhao)到对目標(biao)靶点最有效的那(na)一个。这个过程(cheng)中研发人員(yuan)要不断地(di)修(xiu)改(gai)药物結(jie)構(gou)来提高(gao)它的活(huo)性和(he)成药性，每(mei)一次更新药物结构都意味(wei)着合成路線(xian)、药效評(ping)估(gu)實(shi)驗(yan)等(deng)系(xi)列(lie)方(fang)案(an)的重设和验证。过程大概(gai)耗(hao)費(fei)4年时間(jian)。”刘冰感慨(kai)，不断反复验证，任(ren)何(he)一步(bu)的失(shi)敗(bai)都会导致整(zheng)个新药研发项目夭(yao)折(zhe)。

科学实验的關(guan)鍵(jian)是要明確(que)蛋白与分子化合物相(xiang)结合後(hou)的结果。“华为云盘古药物分子大模型”的核(he)心就是通过对该结果的預(yu)測(ce)，幫(bang)助药物研究人员在成千(qian)上萬(wan)的小分子化合物中快(kuai)速找到可成药的那一个。

华为云EIHealth医療(liao)智(zhi)能体負(fu)責(ze)人喬(qiao)楠(nan)博士(shi)以更为人熟知(zhi)的車(che)輛(liang)撞(zhuang)擊(ji)实验作(zuo)比(bi)，“就像AI可以準(zhun)确地模擬(ni)车撞击后的運(yun)动軌(gui)跡(ji)和车被撞击后的形(xing)狀(zhuang)改变，华为云盘古药物分子大模型就是通过AI对上亿的小分子化合物先进行(xing)篩(shai)選(xuan)和预测性打分，对评分靠前的分子，才着手(shou)进行人工(gong)实验验证。”

▲乔楠博士

精(jing)准预测考(kao)验的是AI能力。据了解(jie)，华为云盘古药物分子大模型采(cai)用獨(du)有的“圖(tu)-序(xu)列不对称条件(jian)自(zi)编码器”架(jia)构，把(ba)药物分子结构轉(zhuan)換(huan)成可量(liang)化的数值(zhi)，可以更好地在数值空(kong)间定量地对药物分子结构与性质进行预测与推薦(jian)。此外(wai)，盘古接(jie)受(shou)了海(hai)量的訓(xun)練(lian)，学習(xi)了17亿个药物分子的化学结构，能够对药物分子的80多種(zhong)化合物理(li)化性质进行预测，包括水(shui)溶(rong)性、吸(xi)收(shou)、代謝(xie)活性、排(pai)泄(xie)速率、毒(du)性等。

实验结果表明，相比傳(chuan)統(tong)方式，AI技术讓(rang)成药性预测的准确性提升20%，这意味着AI將(jiang)科研者与成功研发一款药物的距(ju)離(li)拉(la)得更近了。

“使(shi)用盘古药物辅助设计服务，科研突破的成果快速转化到了相應(ying)实用場(chang)景(jing)，顯(xian)著提高研发效率并降低了研发成本。”科学与技术相辅相成，刘冰相信(xin)这是一个非常良性的，能够促(cu)进社(she)会发展的流(liu)程。”目前，华为云盘古药物分子大模型已在华为云上线。企(qi)業(ye)可以直接登(deng)錄(lu)华为云訂(ding)閱(yue)了解，及开通使用。华为云团队也会提供(gong)相应的指(zhi)导及培(pei)训。

回(hui)憶(yi)起(qi)獲(huo)得华为云最初(chu)的支(zhi)持(chi)，刘冰现在依然(ran)觉得“意外”。當(dang)时因为疫(yi)情(qing)刘冰团队与华为云团队一直线上溝(gou)通，从来没有实地見(jian)面。并且，那时刘冰剛(gang)从国外回来，对于国内业界而言(yan)，彼(bi)此相对陌(mo)生。“作为一个科技发展的引(yin)领者，华为云对科研的支持，对创业者的信任，都非常令(ling)我佩(pei)服。”

新冠(guan)疫情加速了高度数字(zi)化时代的到来。刘冰团队与华为云的合作也正(zheng)始(shi)于抗疫。

自2018年开始，AI+制药行业邁(mai)入加速成长期，不僅(jin)头部企业搶(qiang)占(zhan)市场份(fen)額(e)，还有更多初创公司湧(yong)入賽(sai)道(dao)。同年，刘冰从英(ying)国帝(di)国理工大学博士畢(bi)业后回到西安，2019年正式开始实验室(shi)的建(jian)设。

2020年2月，工信部科技司向人工智能相关学（協(xie)）会、联盟(meng)、企事(shi)业單(dan)位(wei)发出《充(chong)分发揮(hui)人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺(fei)炎(yan)疫情》倡(chang)議(yi)書(shu)，強(qiang)調(tiao)了優(you)化AI算(suan)法(fa)和算力，助力病毒基因测序、疫苗(miao)/药物研发、蛋白筛选等药物研发攻(gong)关。

2020年初參(can)与新冠药物筛选时，刘冰团队与华中科技大学李(li)巖(yan)教授，和华为云乔楠博士走到了一起。在相关工作告(gao)一段落(luo)后，这些年輕(qing)科研人又(you)投(tou)身(shen)超级抗菌药Drug X的合作项目。

创新药行业同质化靶点紮(zha)堆(dui)的問(wen)題(ti)十分嚴(yan)重。我国创新药企业从新药研发下手，能更好打造出差(cha)異(yi)化优勢(shi)。正因如(ru)此，能給(gei)新药研发带来顛(dian)覆(fu)性变化的AI+制药被寄予(yu)了厚(hou)望。科技公司与科研团队的联手，促成了超级抗菌药Drug X的成功， 进一步验证了AI与生物医药双向赋能所带来的巨(ju)大市场價(jia)值。

“我觉得Drug X 对我们整个的制药领域，甚至对微生物研究领域都是一剂强心剂。”刘冰以前在国外时，工作内容(rong)更偏(pian)科研理論(lun)，跟(gen)人打交道比較(jiao)少(shao)。自从回国进入医院研究所工作，他接觸(chu)到很多从业人员，非常真(zhen)切(qie)感受到了大家对新型抗菌药物的迫(po)切性，这也给予他和团队前行动力，驅(qu)动他们加速实现科研突破与成果落地转化。

“我们是不是可以用AI建立(li)一个虛(xu)拟的体内代谢系统，将虚拟的分子直接置(zhi)于虚拟的人体代谢系统裏(li)，看(kan)一下除了殺(sha)菌之外，它到底对人会造成怎(zen)麽(me)样的影(ying)響(xiang)？例(li)如，它的药物毒性是否(fou)可以直接模拟出来了？”目前刘冰也与乔楠就此展开商(shang)討(tao)，“这是我们一个美好的願(yuan)望，最終(zhong)实现需(xu)要巨大的投入。”

人类最近40年间都没有新类别的抗生素出现，在生物科技快速发展的今(jin)天(tian)，这让人觉得不可思(si)议又緊(jin)迫感叢(cong)生。药物研发能力，决定着未来人类健(jian)康(kang)水平的上限(xian)。

AI技术契(qi)合了当下数据爆(bao)炸(zha)而传统研究方法不足(zu)的场景。AI为新药研发带来了新的技术手段，将助力于经典(dian)药物研发过程如靶点验证、化合物筛选、药物优化，各(ge)期临床試(shi)验等阶段以及开创新的药物研究范式，加速疾(ji)病特效药、候(hou)选药的誕(dan)生。

目前AI药物成果较少，但相信随着数据積(ji)累(lei)、模型创新与叠(die)代、新的監(jian)管(guan)与商业模式的出现，AI技术有望与药物研发流程进一步深(shen)度融(rong)合，助力创新药行业高速发展。华東(dong)理工大学教授、上海市新药设计重点实验室主任李洪(hong)林(lin)在接受記(ji)者采訪(fang)中表示，大力发展“AI+ 新药研发”将为我国新药研发带来实质性的驱动力，对我国立足全球新药研发市场意义重大。

李洪林教授認(ren)为下一阶段，AI药物领域将除了在现有基于靶点的AI药物设计发展基礎(chu)上，会更加重視(shi)私(si)有数据构建和基于表型药物发现的AI应用，可以說(shuo)是AI新药研发2.0版(ban)，需要早(zao)些布(bu)局和规划。“华为云盘古药物分子大模型”包含(han)多方面的创新，该大模型在药物研发领域推出的预训练大模型，对实现全流程的 AI 辅助药物设计会大有帮助。

展望未来，李洪林教授说道，长遠(yuan)来看，AI技术广泛应用于制药行业的是必然趨(qu)势，以传统实验为唯(wei)一的药物发现过程将逐渐过渡(du)为以数据驱动的范式。目前数据量和质量的不足制約(yue)了整个AI制药行业发展，新药研发的核心数据来源于药企，这些原始数据未经过系统化的清(qing)洗(xi)整理，大多不能产生良好的预测效果。

未来随着数据量积累，建立标准化规范化的数据庫(ku)或数据联盟打破现在的数据壁垒，整合并高效利用这些数据，结合AI新药研发公司成熟的算法，势必大大缩短药企的研发周期，降低新药研发成本。

通往(wang)夢(meng)想(xiang)的道路充滿(man)未知，我们无法想象(xiang)最终颠覆后的生命科学会突破哪些人类极限。正如古代车馬(ma)都很慢(man)的人，无法设想今人乘(cheng)坐(zuo)飛(fei)机日(ri)行千里一样。但可以确定的是，人工智能的时代已经到来。

*文(wen)章(zhang)来源于澎(peng)湃(pai)新聞(wen)

[1] 所述(shu)研究成果在《美国国家科学院院刊(kan)》（PNAS）在线发表，论文题目为《噬菌体蛋白Gp46是一种橫(heng)跨(kua)多物种的组蛋白抑制剂》（Bacteriophage protein Gp46 is a cross-species inhibitor of nucleoid-associated HU proteins）。

关註(zhu)@华为云，了解更多資(zi)訊(xun)返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

责任编輯(ji)：