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特斯拉|陳根：人工智能，協(xié)助研發(fā)新冠新藥

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特斯拉|陳根：人工智能，協(xié)助研發(fā)新冠新藥

文/陳根
眾所周知 ， 一款新藥的研發(fā)是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)、成本高的艱難歷程 。 國(guó)際上有一個(gè)傳統(tǒng)的“雙十”說(shuō)法——10年時(shí)間 ， 10億美金 ， 才可能成功研發(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 ， 最終只有更小比例的藥物分子可以上市 ， 甚至有人將這個(gè)過(guò)程形容為“死亡之谷” 。
面對(duì)新藥研成本增加、收益率下降的雙重困境 ， 人們將希望寄托于于人工智能（AI） ， 畢竟AI發(fā)展至今 ， 已經(jīng)成為社會(huì)生活和生產(chǎn)中一種非常真實(shí)的力量 。
具體來(lái)看 ， 通過(guò)AI技術(shù)卻可以尋找疾病、基因和藥物之間的深層次聯(lián)系 ， 以降低高昂的研發(fā)費(fèi)用和失敗率 。 基于疾病代謝數(shù)據(jù)、大規(guī)模基因組識(shí)別、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué) ， AI可以對(duì)候選化合物進(jìn)行虛擬高通量篩選 ， 尋找藥物與疾病、疾病與基因的鏈接關(guān)系 ， 提升藥物開發(fā)效率 ， 提高藥物開發(fā)的成功率 。
這從新冠疫情中就可見一般 ， 人工智能在開發(fā)新冠特效藥中也出演了關(guān)鍵角色 。 要知道 ， 新冠抗體是預(yù)防新冠感染 ， 檢測(cè)人體對(duì)新冠病毒的免疫力的關(guān)鍵指標(biāo)——抗體是由免疫系統(tǒng)產(chǎn)生的小型蛋白質(zhì) ， 可以附著在病毒的特定部分以中和它 。 因此 ， 一種可能的藥物就是研制出一種合成抗體 ， 它能與病毒的刺突蛋白結(jié)合 ， 防止病毒進(jìn)入人體細(xì)胞 。

為了開發(fā)出一種成功的合成抗體 ， 研究人員必須準(zhǔn)確了解這種結(jié)合將如何發(fā)生 。 蛋白質(zhì)具有包含許多褶皺的塊狀三維結(jié)構(gòu) ， 可以以數(shù)百萬(wàn)種組合粘在一起 ， 因此在幾乎無(wú)數(shù)的候選者中找到正確的蛋白質(zhì)復(fù)合物是非常耗時(shí)的 。
為了簡(jiǎn)化這一過(guò)程 ， 麻省理工學(xué)院的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 ， 被稱為Equidock ， 該模型采用兩種蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu) ， 并將這些結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為可由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的三維圖形 。 蛋白質(zhì)是由氨基酸鏈形成的 ， 其中每個(gè)氨基酸都由圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示 。
研究人員在模型中加入了幾何知識(shí) ， 因此它了解如果物體在三維空間中旋轉(zhuǎn)或平移 ， 它們會(huì)如何變化 。 該模型還內(nèi)置了數(shù)學(xué)知識(shí) ， 確保蛋白質(zhì)總是以相同的方式附著 ， 無(wú)論它們?cè)谌S空間中存在于何處 。 這就是蛋白質(zhì)在人體內(nèi)的對(duì)接方式 。 利用這些信息 ， 可以直接預(yù)測(cè)兩個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)合在一起時(shí)將形成的復(fù)合物 。
Equidock比最先進(jìn)的軟件方法快80到500倍 ， 并且經(jīng)常預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)更接近于實(shí)驗(yàn)觀察到的實(shí)際結(jié)構(gòu) 。
【特斯拉|陳根：人工智能，協(xié)助研發(fā)新冠新藥】無(wú)疑 ， 這項(xiàng)技術(shù)可以幫助科學(xué)家更好地理解一些涉及蛋白質(zhì)相互作用的生物過(guò)程 ， 如DNA復(fù)制和修復(fù)；它還可以加快開發(fā)新藥的進(jìn)程 。 當(dāng)前 ， 人工智能制藥正在加速發(fā)展 ， 雖然過(guò)程中多有坎坷 ， 但在未來(lái) ， 人工智能藥物研發(fā)必不再是生物醫(yī)藥行業(yè)中一個(gè)概念性技術(shù) ， 而是成為行業(yè)中非常核心的存在 。

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