近年來(lái),人工智能科技的創(chuàng)新正加快改變著千行百業(yè)。“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要強(qiáng)調(diào),“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì),促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式,壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎?!?。作為產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)之一,人工智能在制造、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源等不同領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)中,正發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
以醫(yī)藥領(lǐng)域的新藥研發(fā)為例,人工智能科技的應(yīng)用大大縮短了科研團(tuán)隊(duì)的研發(fā)周期。近期,西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授團(tuán)隊(duì)基于人工智能大模型技術(shù),研發(fā)出超級(jí)抗菌藥。其研發(fā)過(guò)程顯著突破了醫(yī)藥研發(fā)“雙十定律”的瓶頸,將原本漫長(zhǎng)的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至一個(gè)月。
新藥研發(fā)工作風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)、成本高,為此醫(yī)藥界存在著“雙十定律”,即需要超過(guò)10年時(shí)間、10億美元的成本,才有可能成功研發(fā)出一款新藥。即使如此,大約只有10%新藥能被批準(zhǔn)進(jìn)入臨床期。
橫亙?cè)谘邪l(fā)人員面前的關(guān)鍵難題之一是海量藥物分子的篩選工作??茖W(xué)刊物《Nature》發(fā)表的論文指出,在化學(xué)空間里面,人類可發(fā)現(xiàn)的藥物分子個(gè)數(shù)多達(dá)10的60次方個(gè),而太陽(yáng)系里所有原子加到一起,也只有約10的54次方個(gè)。如何在海量的化學(xué)分子中快速地尋找到適合成藥的分子結(jié)構(gòu),是科研人員長(zhǎng)期以來(lái)頭疼的問(wèn)題。
劉冰教授引入華為云與中科院上海藥物研究所共同訓(xùn)練的盤(pán)古藥物分子大模型,這一前沿人工智能技術(shù)可大大加快藥物分子的篩選過(guò)程,讓先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至約一個(gè)月,研發(fā)成本降低70%左右。
“一方面,人工智能大大減少了人工對(duì)小分子化合物的篩選計(jì)算量,節(jié)約了時(shí)間和成本;另一方面,人工智能可對(duì)篩選后的小分子化合物進(jìn)行定向優(yōu)化,通過(guò)更科學(xué)的藥物結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),降低新藥可能的毒副作用?!比A為云EIHealth醫(yī)療智能體負(fù)責(zé)人喬楠博士說(shuō)。
小分子化合物的篩選,也就是先導(dǎo)藥的設(shè)計(jì),是藥物研發(fā)的重要一環(huán)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)要從上億的小分子化合物中找到對(duì)目標(biāo)靶點(diǎn)最有效的那一個(gè),并且不斷修改藥物結(jié)構(gòu),來(lái)提高它的活性和成藥性。每一次的更新都意味著合成路線、藥效評(píng)估試驗(yàn)等一系列方案需要重新設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。
喬楠博士介紹,華為云盤(pán)古藥物分子大模型在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式和業(yè)界獨(dú)有的“圖-序列不對(duì)稱條件自編碼器”深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,預(yù)先學(xué)習(xí)了17億個(gè)小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu),接受了海量訓(xùn)練,能夠更好地對(duì)分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)與推薦。
“盤(pán)古大模型可自動(dòng)對(duì)蛋白與分子化合物結(jié)合的結(jié)果做出預(yù)測(cè)。就像汽車的研發(fā)試驗(yàn),人工智能可以仿真測(cè)試車輛碰撞軌跡、碰撞結(jié)果等,并且預(yù)先演練數(shù)億次?!眴涕┦勘硎?,基于預(yù)訓(xùn)練的大模型技術(shù),人工智能可迅速選出可能有效的分子結(jié)構(gòu)供人工實(shí)驗(yàn),大大減少了人力篩選的時(shí)間與成本。
同時(shí),盤(pán)古藥物分子大模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化器還能夠?qū)Y選后的先導(dǎo)藥進(jìn)行定向優(yōu)化,比如,減弱對(duì)人體正常細(xì)胞可能產(chǎn)生的毒副作用。
基于盤(pán)古藥物分子大模型,西安交大一附院劉冰教授團(tuán)隊(duì)的超級(jí)抗菌藥研發(fā)已取得重要突破,于近期在國(guó)際范圍內(nèi)申請(qǐng)專利,正在進(jìn)行支持IND(新藥臨床研究審批)申報(bào)的臨床前研究階段。劉冰介紹,該藥或有望成為全球近四十年來(lái)首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素。
“AI技術(shù)與基礎(chǔ)科學(xué)的結(jié)合與創(chuàng)新,不僅解決了研發(fā)成本高和時(shí)間周期長(zhǎng)的痛點(diǎn),更為初創(chuàng)型科研團(tuán)隊(duì)提供了施展能力的舞臺(tái)?!眲⒈硎?,人工智能技術(shù)的應(yīng)用,讓更多初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可以參與到藥物研發(fā)領(lǐng)域,為國(guó)產(chǎn)制藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新做出實(shí)際貢獻(xiàn)。
在2022世界人工智能大會(huì)上,華為輪值董事長(zhǎng)胡厚崑同樣表示,人工智能觸發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革正在改變每一個(gè)行業(yè),人工智能也在越來(lái)越多的行業(yè)場(chǎng)景發(fā)揮重要價(jià)值。 (記者 王惠綿)
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