奇點大學(xué)創(chuàng)始彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）最近就人工智能對新藥研發(fā)的推動作用進行了討論，并結(jié)合其新近投資的藥物研發(fā)公司案例，進一步為我們打開了一扇通往未來新藥研發(fā)的新方向。

通過人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，新型藥物發(fā)現(xiàn)公司將以更少的投入、更高的精度、更快的速度發(fā)現(xiàn)新藥并投放市場，從而顛覆整個傳統(tǒng)制藥行業(yè)，并產(chǎn)生新的商業(yè)模式：“長壽即服務(wù)”。

1．傳統(tǒng)藥物研發(fā)面臨挑戰(zhàn)

對于新技術(shù)的應(yīng)用，醫(yī)藥行業(yè)是適應(yīng)速度最慢的行業(yè)之一。

2016年全球醫(yī)藥市場規(guī)模超過了1．1萬億美元。2018年，僅前十大制藥公司的收入預(yù)計將超過3550億美元。

與此同時，目前藥物的研發(fā)支出也越來越高，有些大型醫(yī)藥公司的研發(fā)費用甚至高達數(shù)十億美元，并需要大約10年時間才能將新藥推向市場。而進入I期臨床試驗的藥物中，90％的藥物最終不會出現(xiàn)在患者面前。

到2030年，65歲及以上的老年人將占世界人口的12％，像老年癡呆癥這樣的“衰老疾病”將對社會構(gòu)成越來越大的挑戰(zhàn)。

隨著全球人口老齡化加速，在疾病治療與藥物研發(fā)方面，我們已經(jīng)沒有太多時間再依賴這種低效、高成本的生產(chǎn)方式。

隨著人工智能與基因表達、血液測試等大量數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，新型藥物發(fā)現(xiàn)將以更便宜、更快、更智能化的方式實現(xiàn)。

想象一下，如果我們能夠產(chǎn)生新的分子靶向任何疾病，并在一夜之間為臨床試驗做好準備，會有怎樣的效果？

再想象一下，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)的利用，50人的團隊能否抗衡5，000人的研發(fā)巨頭？

2．基于AI的藥物發(fā)現(xiàn)公司Insilico

Insilico Medicine成立于2014年，專注于將深度學(xué)習(xí)等新一代人工智能技術(shù)應(yīng)用于靶點識別、藥物發(fā)現(xiàn)以及抗衰老研究，也是世界上第一家使用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成藥物分子的公司。

Insilico Medicine的綜合性藥物發(fā)現(xiàn)引擎使用數(shù)百萬個樣本和多種數(shù)據(jù)類型來發(fā)現(xiàn)疾病的特征，并且為數(shù)十億分子確定最有希望的目標(biāo)。

公司CEO Alex表示“GAN技術(shù)本質(zhì)上是兩個深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的互相博弈”。

利用GAN技術(shù)，可以輸出完美的分子組成。

在已知和未知靶點的情況下，都可以生成治療疾病的新型藥物分子結(jié)構(gòu)。目前公司正在衰老、癌癥、纖維化、帕金森癥病、阿爾茨海默癥、ALS、糖尿病等領(lǐng)域中尋求藥物發(fā)現(xiàn)。一旦實現(xiàn)，其影響將是深遠的。

Insilico Medicine的終極目標(biāo)是開發(fā)一個全自動的健康即服務(wù)（HaaS）／長壽服務(wù)（LaaS）引擎。一旦應(yīng)用到例如谷歌這樣的公司服務(wù)中，這種引擎將為在線用戶提供個性化解決方案，幫助他們預(yù)防疾病并保持最佳健康狀態(tài)。

今年6月，公司完成由藥明康德風(fēng)險投資基金領(lǐng)投的新一輪戰(zhàn)略融資，淡馬錫控股旗下的蘭亭投資和由彼得·戴曼迪斯創(chuàng)立的風(fēng)險投資基金B(yǎng)OLD Capital也參與了本輪投資。

3．全新的藥物發(fā)現(xiàn)流程

首先，Insilico利用GAN技術(shù)來確定目標(biāo)。Insilico使用來自健康組織樣本和和受疾病影響的基因表達數(shù)據(jù)。（靶點是在給定的病理學(xué)中涉及藥物作用的細胞或分子結(jié)構(gòu)。）

在第一階段，Insilico可以確定目標(biāo)，重建整個疾病路徑，并了解導(dǎo)致衰老相關(guān)疾病的調(diào)節(jié)機制。

在了解衰老過程中潛在的機制和因果關(guān)系之后，Insilico使用GAN來“想象”出新型的分子結(jié)構(gòu)。通過強化學(xué)習(xí)，Insilico的系統(tǒng)可以生成多達20種不同屬性的分子，以攻擊指定的目標(biāo)。

這意味著我們現(xiàn)在能夠以前所未有的方式識別目標(biāo)，然后從頭生成自定義分子，使它們能夠直擊這些特定目標(biāo)。

目前，通過傳統(tǒng)技術(shù)發(fā)現(xiàn)并在小鼠身上測試的藥物，在人類臨床試驗中，超過90％的藥物都失敗了。

為此，公司科學(xué)家Polina Mamoshina正與牛津大學(xué)計算心血管團隊合作開展一項研究，將設(shè)計藥物的副作用最小化。

Insilico的最新動作還涉及到預(yù)測臨床試驗的結(jié)果。雖然仍處于早期階段，但準確的臨床試驗預(yù)測指標(biāo)將使研究人員能夠確定理想的臨床前候選人。

準確的臨床試驗預(yù)測結(jié)果可以實現(xiàn)藥物測試成本、時間和資金大幅度的削減。

4．藥物發(fā)現(xiàn)的未來趨勢

藥物發(fā)現(xiàn)正在向數(shù)字化和虛擬化的方向轉(zhuǎn)變。

得益于機器學(xué)習(xí)、藥物發(fā)現(xiàn)和分子生物學(xué)的融合與突破性進展，像Insilico等公司只需要50個人就可以實現(xiàn)傳統(tǒng)制藥工業(yè)5000人也無法做到的事情。

隨著計算能力的提高，我們將能夠以低得多的成本，以驚人的速度向市場推出新的治療方案，并且不需要大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施和投資。這將導(dǎo)致醫(yī)療市場的革命。

除量子計算的預(yù)期突破之外，我們將很快見證具有更高的準確性的可測試分子數(shù)量的爆炸式增長。

通常情況下，疾病不是單一的目標(biāo)，而是多個目標(biāo)的組合，會造成人體多種不良反應(yīng)，而目前制藥模式總體上非常簡單，一種藥物治療一種病癥。

最終，AI使我們能夠生產(chǎn)復(fù)雜的多靶點藥物，實現(xiàn)一藥治療多種疾病。

生物技術(shù)實現(xiàn)商業(yè)化的速度將超出我們的預(yù)期和想象。未來幾年中，效率低下、創(chuàng)新緩慢和規(guī)避風(fēng)險的行業(yè)都將面臨新技術(shù)的破壞。傳統(tǒng)大型制藥企業(yè)就是一個典型。

融合技術(shù)將很快在長壽和疾病預(yù)防方面取得長足進步，而在大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、超強的計算能力、量子計算、區(qū)塊鏈和人工智能等因素推動下，人類健康和長壽的未來值得期待。