本報記者 張敏

    近日，在從“‘AI＋醫(yī)療’到數字醫(yī)療：機遇與挑戰(zhàn)論壇”上，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復表示：“醫(yī)療創(chuàng)新方面，一個很大的瓶頸就是有能力發(fā)明新藥的人就那么多，他們一天的時間就那么多，而且小分子制藥已經進入成熟的狀態(tài)，發(fā)明一個新的藥，從頭到尾可能要花20億美金，如果我們能把部分流程降到1/10的時間和資源，我們就可以用更低的成本、更快的時間創(chuàng)造更多的藥，帶來巨大的幫助。”

    李開復所指向的解決方案就是人工智能技術+藥物研發(fā)。而上述美好的愿景已經逐漸露出曙光，并出現階段性成果。

    伴隨著藥物研發(fā)數據的高速累積和數字化轉型，以及人工智能技術（AI）的加速發(fā)展，AI在新藥發(fā)現的應用日益增多。人工智能藥物開發(fā)公司InsilicoMedicine（英矽智能）近日宣布，其在全球首次利用人工智能發(fā)現新機制特發(fā)性肺纖維化藥物。

    “這次在AI技術平臺的支持下，快速研發(fā)推進針對特發(fā)性肺纖維化病癥的潛在的首創(chuàng)藥物分子，并成功達到臨床前候選藥物的里程碑，一定程度上驗證了AI算法結合藥物化學與生命科學，能夠更高效的研發(fā)出有巨大潛力的候選藥物分子，在全球范圍內是個標志性的里程碑。”英矽智能公司人士向本報記者介紹。

    AI+藥物發(fā)現“又快又省”：200萬美元+18個月

    一般而言，創(chuàng)新藥物的研發(fā)、成功上市整個過程需要耗費數十年，數十億美元，且失敗率達90%以上。市場上很少有真正創(chuàng)新的藥物。2020年，FDA共批準53款新藥上市，其中35種是小分子藥物，這是史上新藥獲批數量最高的一年，而且這些藥物中的許多都是針對已知分子靶點。發(fā)現能夠作用于廣泛適應癥新靶點的新分子極其罕見。

    英矽智能公司人士向本報記者介紹：“我們首次利用許多相互關聯(lián)的深度學習模型和其他先進的人工智能技術，成功地將生物學和化學結合起來，發(fā)現了一個新的生物靶點，并生成了能夠作用于特發(fā)性肺纖維化（IPF）這一非常難治疾病的一個新的小分子。我們進行了所有必要的人類患者細胞、組織和動物驗證實驗，證明其是能夠作用于新型泛纖維化靶點的首個臨床前候選分子藥物，目前正在為臨床開發(fā)做準備。”

    值得一提的是，“整個藥物發(fā)現過程，從疾病假設到臨床前候選藥物，只用了不到18個月完成，并只花費了約為200萬美元的經費。與傳統(tǒng)的藥物發(fā)現過程相比，這一成就的速度快了幾個數量級，所耗費成本也低了幾個數量級。”英矽智能介紹。

    “未來十年，中國將成為全球醫(yī)藥創(chuàng)新的重要力量，中國將在藥物的原發(fā)性創(chuàng)新上成為引領者和推動者。藥物研發(fā)是人工智能最重要和最大的應用場景之一，人工智能則是藥物研發(fā)最重大的技術紅利之一。AI賦能藥物研發(fā)，既能夠縮短藥物研發(fā)的時間，又能夠大大降低成本。”啟明創(chuàng)投主管合伙人梁颕宇表示。

    人工智能+醫(yī)療健康投資潮起

    值得一提的是，李開復與梁颕宇均認為，雖然英矽智能利用人工智能發(fā)現新機制特發(fā)性肺纖維化藥物成為里程碑事件，但是這只是邁出了第一步。“AI跟今天的科學家扮演的是一個合作的角色，以后可能會有更多不同的角色。”李開復認為。

    “AI在醫(yī)療領域第一個大規(guī)模的應用是AI+影像，這也得益于AI圖像識別技術發(fā)展的成熟，后面慢慢衍生到藥物研發(fā)的領域，并取得了很好的進展。從醫(yī)療領域全景來看，還有很多AI沒有介入的領域，很多問題更復雜，需要更長的時間、更系統(tǒng)化的解決方案。”梁颕宇認為。

    值得一提的是，在當下，隨著人工智能+醫(yī)療健康創(chuàng)業(yè)熱潮迭起。目前，全球用AI來輔助藥物研發(fā)的公司已經超過200余家。此外，AI+藥物發(fā)現、研發(fā)的發(fā)展離不開資本的支持。據記者了解，英矽智能背后的投資機構就包括啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場等。

    AI醫(yī)療投資的壁壘在哪里？如何甄別出具有投資價值的標的，考驗著投資機構的“慧眼”。

    對此，梁颕宇對《證券日報》記者表示：“AI醫(yī)療的投資壁壘在于創(chuàng)業(yè)團隊對計算機技術和醫(yī)療行業(yè)需求兩方面的深刻理解，我們相信這兩者缺一不可。我們持續(xù)看好AI技術在醫(yī)療行業(yè)的應用，除了之前對話中提到的藥物發(fā)現、醫(yī)療影像處理和電子病歷信息挖掘等領域之外，我們相信AI技術在醫(yī)療行業(yè)還有更多的應用場景尚待挖掘。我們將持續(xù)關注團隊優(yōu)秀、有技術競爭力的AI公司。”

    對于投資AI+創(chuàng)新藥物發(fā)現，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復針對《證券日報》的提問回答道：“我們認為海量地、高質量地數據是成功的一個非常關鍵地壁壘，所以我們會去了解一個公司是否有或者能否得到獨家的數據，如果有的話會加分。第二，創(chuàng)業(yè)團隊AI的科學家不見得知道怎么去賣產品或者怎么去開發(fā)，但是對落地和渠道的理解還是需要的。第三，我們最喜歡看到的是像InsilicoMedicine這樣有生物的專家+AI的專家大家一塊工作，也有充分的行業(yè)背景。”

（編輯 張偉 白寶玉）