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人工智能可用来制药,可能让我们更快对付疾病吗?

2024-11-29 248


一种借助机器学习技术研发的药物,很快就会进入临床试验阶段。

这意味着,让人工智能参与制药研发领域,解放科学家的双手,将在未来逐渐变成现实。

这次新药是由英国新创企业 Exscientia 和日本大日本住友制药公司合作,主要用于治疗强迫症患者。

(Source:大日本住友制药)

将在日本进行第一阶段临床测试,如果效果显著,后续还会在全球更多地区展开试验。

(Source:MRCLUB)

在通常情况下,如果想完成新药前期开发,往往需要花费 4~5 年。这期间,研究人员不仅要寻找各种有疗效的化合物,还要逐一确认试剂和反应序列。

但完成研究开发还不够,之后新药还需要进行临床试验和上市审批,又会耗费数年。总体来看,每个新药从开始研发到最终上架,基本耗时都在 10 年以上,还有数十亿美元的花费。

所以大部分时候,如果人类遇到从未见过的新病,往往要等待数年才会看到特效药问世,在这段时间,病人也只能靠现有药物抑制病情。

最近爆​​发的武汉肺炎也面临类似挑战。1 月底,《新英格兰》医学期刊和《科学》杂志先后报导,一款来自吉利德公司的 Remdesivir(瑞德西韦)药物,很可能是抑制和对抗本次新型冠状病毒的理想方案。

不过,由于这款药物尚未在任何一个国家上市,吉利德公司只能先向中国药监局申请,在中国展开小范围临床试验。

也就是说,无论这款药物是否有效,我们都需要等待临床数据出炉后,才能启用上市,然后大规模使用。

如何缩短新药的上市时间,也成了目前医药界希望解决的问题。从大众角度来说,当然希望研发机构能加快速度,让病人尽早获得治疗。

人工智能技术无疑是不错的突破口。

(Source:Designed by Freepik

理想情况下,如果能将药物前期研发流程交给电脑,省掉重复性工作,理应能缩短新药上市的时间,甚至可降低不少研发成本。

Exscienta 公司 CEO 安德鲁·霍普金斯教授也表示,这次他们在研发强迫症新药时,就使用主动学习算法,让电脑获得比传统流程更快的辨识速度。这使研究人员只需测试约 350 种化合物,就能筛选出新药的最佳化学结构,候选数量仅之前的五分之一。

最终,新药的研发时间也进一步缩短至 12 个月,且药效比目前市面同类产品更好,持续时间更长。

霍普金斯教授还补充,类似人工智能算法技术不仅能用于新药物结构合成,同时也能分析现有病情数据,调查已有的药物,看看它们是否具备对抗新型病毒的价值。

前文所说的瑞德西韦也是“旧药新用”例子。它最早是吉利德公司用于埃博拉病毒患者的治疗方案,当时已积累一定临床数据。

让人意外的是,美国一位新冠状病毒肺炎患者使用此药后明显好转,证明瑞德西韦可能具备对抗这次病毒的潜力,如今吉利德公司和中国药监局已在中国展开临床试验,以尽快获得更准确的结论。

(Source:shutterstock)

虽然目前人工智能技术已在病人诊断、数据分析和扫描领域应用不少,但参与制药研发还不常见,发展到人体临床试验的更少之又少。

这不仅有技术原因,就和大部分人工智能生产产品一样,监管机构也需要考虑这些新品类的法律法规和伦理道德问题,同时又不能扼杀新苗。

瑞士诺华制药公司化学专家德里克‧洛就表示,无论技术怎么发展,传统药品审批标准仍不会改变。在他看来,一款新药从无到有,不仅需要考虑前期化学合成,也同样需要兼顾中后期的临床试验,人工智能只影响一小部分,能节省的时间十分有限。

▲ Exscienta 官网可看到不少大牌制药厂的身影。(Source:Exscienta)

尽管如此,人工智能在制药领域的潜力被不少公司看中,Exscienta 获得的投资也证明了这点。

目前这家新创公司已获得 2 家制药公司 Evotec 和百时美施贵宝的资金支持,同时也和另外几家制药巨头合作,不乏拜耳和葛兰素史克等制药巨头。

不只制药业,这次新型冠状病毒爆发后,几乎所有想得到的人工智能技术,都在对抗病毒与疫情发挥重要作用。

2 月1 日,浙江省疾控中心就利用阿里达摩院研发的 AI 算法,上线全自动化基因组检测分析平台,将原来需要数小时的疑似病例分析缩短至 30 分钟,明显加快确诊时间。

同时,百度研究院也在 1 月 30 日向检测机构和防疫中心免费开放 LinearFold 人工智能算法,据悉可将本次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从 55 分钟缩短至 27 秒,让病毒的研究及疫苗开发速度快速提升。

(Source:BlueDot)

疫情爆发之前,还有一家名为 BlueDot 的健康监测平台做到提前预警,甚至比世界卫生组织的公告还早了整整一周。

据 BlueDot 解释,他们使用一套经过自然语义训练的 AI 引擎,每天分析 65 种语言约 10 万篇文章,甚至连社群媒体讯息流也不放过,以便即时追踪全球传染病的分布状况。

平台得到结论后,BlueDot 再让流行病学专家验证,确认无误后才把资讯同步给大公司和-机构等客户。

另外,透过分析航班资讯的路径,平台还能提前预测某个传染病的扩散范围。所以 1 月初,BlueDot 便表示新型冠状病毒的感染人群不仅出现在中国地区,未来也将扩散至全球。

BlueDot 创始人接受《WIRED》采访时表示,从 2003 年的 SARS 疫情看到流行病追踪的需求,才建立这个平台,希望让人们能及时掌握面临的威胁。

他还认为,人工智能的优势在于对传染病潜在危机的判断,往往会比-机构的反应速度更快。毕竟电脑能自动分析大量资讯,且不受人为因素干扰,也就没有隐瞒欺骗。

名为 Healthmap.org 的公共卫生监视网站也在做类似的事,由流行病学家约翰‧布朗斯坦建立,主要使用人工智能算法分析各种-报告、新闻网站及其他来源的数据。

他强调,人工智能还需要几年,才能在医学领域发挥出应有的影响力。它的目的并不是要取代人类,而是让人类获得超越传统监测手段的力量,补充遗漏的资讯,提供更快、更准确的早期预警,挽救更多生命。

(本文由 爱范儿 授权转载;首图来源:shutterstock)

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