不久前，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，列出藥物研發(fā)等84種具體應用場景，為人工智能（AI）技術賦能藥物研發(fā)按下了“快進鍵”。
長期以來，在藥物研發(fā)行業(yè)存在一個著名的“雙十”魔咒，即新藥研發(fā)需要花費10年時間、10億美元。如何打破這一魔咒，AI被寄予厚望。在日前召開的學術會議上，中國科學院院士陳凱先表示，AI將為半導體行業(yè)帶來5550億美元的價值，而為制藥行業(yè)帶來的價值可達1.2萬億美元。
近年來，生成式AI在垂直產業(yè)持續(xù)發(fā)力。它給新藥創(chuàng)制帶來什么？記者了解到，一系列AI技術的應用和平臺建設正不斷提高藥物研發(fā)效率，人工智能技術或將引發(fā)醫(yī)藥產業(yè)的顛覆性變革。
提升研發(fā)效率
在藥物研發(fā)全鏈條發(fā)揮作用
2023年底，困擾業(yè)界60年的新抗生素發(fā)現(xiàn)難題被AI破題?！蹲匀弧冯s志刊文講述了科學家運用AI技術首次發(fā)現(xiàn)抗耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）的新抗生素的歷程。
以3.9萬種化合物對MRSA的抗菌活性數(shù)據(jù)作為訓練“腳本”，麻省理工學院研究團隊獲得了抗菌能力的評估預測模型。隨后以3個深度學習模型為基礎，團隊又“塑造”出化合物人類細胞毒性的“鑒定師”，對1200萬種化合物進行“篩選”，最終獲得能對抗MRSA又對人體安全的化合物。
這樣的實驗，僅靠人力幾乎難以完成。然而，AI憑借“硬核”實力，大大縮短了對每一個分子進行評價和驗證的時間。
以往，針對靶點設計藥物的成功率非常低。數(shù)據(jù)顯示，即便是《細胞》《自然》等權威期刊上報道過的原始靶點，其成藥幾率也小于10%。
靶點有了，為什么設計藥物還是難？以小分子化學藥物為例，依據(jù)“鑰匙開鎖”的原理，針對靶點設計化合物，化合物庫中的備選分子多達成百上千種，篩選耗時耗力。
“新藥研究實踐表明，要在老靶點上尋找更好的新藥越來越不容易。”陳凱先說，與此同時，新靶點發(fā)現(xiàn)難度也越來越大，需要新思路新技術“破局”。
而人工智能在新靶點的發(fā)現(xiàn)和預測方面能為人類提供前所未有的幫助。
陳凱先介紹，國外研究數(shù)據(jù)顯示，人工智能技術應用可以使藥物設計時間縮短70%、藥物設計成功率提升10倍。
“理論上AI可以對藥物研發(fā)的全鏈條發(fā)揮作用。”陳凱先告訴記者，在新藥研發(fā)的整個鏈條中，一個新靶點的發(fā)現(xiàn)往往會帶動一批新藥產生，推動臨床治療的突破。
“我國尤其需要抓住AI助力醫(yī)藥原創(chuàng)發(fā)展的機遇期。”陳凱先表示，相關數(shù)據(jù)顯示，過去十幾年，我國每年發(fā)現(xiàn)的潛在藥物靶標數(shù)量始終徘徊在6個以下，我國新藥研究仍以追趕、跟隨為主。
近年來，人工智能技術正成為發(fā)現(xiàn)新靶點的利器。例如，中國科學院上海藥物研究所鄭明月等研究團隊發(fā)展“臉譜識別”新算法，通過提取化學結構特征、基因變化特征、藥物活性特征來關聯(lián)比對查明新靶點。這一技術成功用于尋找抗腫瘤老藥甲氨蝶呤的免疫靶點。
AI在從文獻知識中發(fā)現(xiàn)新靶點方面也頗有優(yōu)勢。陳凱先表示，過往基礎和臨床研究積累了大量數(shù)據(jù)，這些發(fā)現(xiàn)“互不關聯(lián)”地分散存儲在研究文獻中，它們之間的潛在關聯(lián)難以被人類發(fā)現(xiàn)。人工智能具有強大、高效的學習分析能力，能夠將散布在大量文獻中的關聯(lián)關系挖掘出來，推動新機制、新靶點的識別。
“盡管我國現(xiàn)在還沒有AI輔助研發(fā)的新藥獲批上市，但已經有不少新藥在AI協(xié)助下快速進入臨床試驗階段。”陳凱先說。
降低研發(fā)成本
藥物試驗費用不再高昂
2024年年底，斯坦福大學等研究團隊在《細胞》雜志發(fā)文稱，多尺度、多模態(tài)的大型神經網絡模型已經具備表示和模擬分子、細胞和組織在不同狀態(tài)下行為的能力。在此基礎上，AI虛擬細胞有了高保真模擬、加速發(fā)現(xiàn)、指導研究的可信性。
此前，《美國國家科學院院刊》發(fā)文稱，研究者用硅基“病人”替代生命形式的碳基“病人”，模擬結果與真實數(shù)據(jù)高度一致。
研究中，1635個“活在電腦里”的“虛擬病人”，患上了乳腺癌且癌細胞已發(fā)生轉移。通過試驗，研究者找到了生物標志物指導乳腺癌臨床治療的優(yōu)化路徑。
基于體外、體內、臨床、人群水平和多組學等數(shù)據(jù)，研究者對患者的藥物反應進行“數(shù)字孿生”，生成“虛擬病人”豐富的藥效藥理數(shù)據(jù)，用于生物標記物、藥物等方面的測試。
“人類對生命活動的想象和思考，能夠以數(shù)據(jù)的方式傳遞給算力，這是實現(xiàn)虛擬生命或細胞的基礎。”北京大學未來技術學院副院長席建忠告訴科技日報記者，在半個世紀的發(fā)展歷程中，分子生物學通過不同層面的組學數(shù)據(jù)“解讀”生命，如基因組學、蛋白組學、轉錄組學等，積累了大量生命科學數(shù)據(jù)。
隨著技術融合發(fā)展，人類的數(shù)據(jù)獲取能力越來越強。“光學成像技術現(xiàn)在已達到納米級別，可以看到細胞中的細胞器動態(tài)‘錄像’。”席建忠說，大量新數(shù)據(jù)、新研究衍生出成像組學等新學科。這些突破在深入解讀生命的同時，也成為數(shù)字生命的基礎。
事實上，我國科研團隊已在基礎設施、科研課題等方面早有布局。例如在北京懷柔，耗資數(shù)十億元的多模態(tài)跨尺度生物醫(yī)學成像設施已初具規(guī)模，細胞成像樓、醫(yī)學成像樓、全尺度整合中心等組成具有硬實力的科技“航母”，其中，全尺度數(shù)據(jù)處理中心將為相關研究提供強大算力支持。
“不同團隊正在開展一些關鍵器官數(shù)字化的工作。我們希望實現(xiàn)腫瘤細胞數(shù)字化。”席建忠表示，腫瘤具有高度異質性和動態(tài)性，人人不同、時時在變，有效的藥物篩選十分困難。
“虛擬腫瘤細胞能夠告訴我們，在某一藥物作用下，細胞內部信號通路如何變化。”席建忠說，要實現(xiàn)這樣的目標，需要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和基礎模型進行腫瘤細胞“雛形”的構建，然后對其進行訓練。
“現(xiàn)實生活中，要進行藥物試驗。如果一位患者吃一種藥，幾千種藥至少需要幾千位患者來試驗。這樣一來，實施困難、成本高。”席建忠說，虛擬細胞在一套模型中可以同時“吃”幾千種藥，獲得幾千套數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高通量和高保真，將極大提升腫瘤藥物的篩選效率。
工作人員對一款藥物涂層洗脫支架進行測量。 新華社記者 趙子碩 攝
生成式人工智能最令研究者著迷的是它的“出其不意”。席建忠表示，在科學探索方面，AI能夠打破不同領域的邊界限制。例如，對心血管、傳染病的交叉研究，可能會發(fā)現(xiàn)抗病毒藥物具有降血壓潛力之類的“驚喜”。
縮短研發(fā)周期
啃下罕見病藥物研發(fā)“硬骨頭”
在藥物研發(fā)領域，罕見病藥物研發(fā)是塊難啃的“硬骨頭”。正因為如此，藥物審評審批為它專門開設了“孤兒藥”綠色通道。
4年到5年，這是當前罕見病診斷的平均耗費周期?；颊呱傩纬闪?ldquo;無米之炊”的困局——罕見病難以“被看見”，臨床試驗病例數(shù)少是罕見病藥物研發(fā)的難題之一。
現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展至今，為什么確診一個病還要耗時這么久？
“罕見病并不會帶著‘銘牌’而來。”華大基因AI專項負責人梁倫綱告訴記者，它會被當作一種常見病，如孩子發(fā)育明顯落后同齡人時，往往會問診營養(yǎng)科。
“罕見病診斷面臨癥狀、基因變異兩端都‘開放’的問題，而確診是要通過各種方法實現(xiàn)兩端‘收斂’，最終得到匹配的‘連線’。”梁倫綱說，患者經過各種試錯仍無法找到病因后，才有可能被確診患有罕見病。如今當人工智能邁入生成式大模型階段，能夠回答各種開放式問題之后，罕見病診斷有望跳過“試錯”階段。
日前，北京協(xié)和醫(yī)院院長張抒揚在國家衛(wèi)生健康委醫(yī)藥領域科技創(chuàng)新發(fā)布會上介紹，首個罕見病人工智能大模型GeneT上線，協(xié)助基層醫(yī)生做罕見病的診療。
從回答“是”或“否”的判斷題，到能夠解答“這是什么，為什么”的復雜問答題，AI提升了罕見病的診斷能力。
“和其他應用領域一樣，AI先是快速掌握罕見病領域的專業(yè)知識。”梁倫綱介紹，公開罕見病數(shù)據(jù)集和文獻，以及華大在檢測服務中的數(shù)據(jù)都會轉化為AI的“知識”。最重要的是，華大基因與北京協(xié)和醫(yī)院開展合作，及時應用罕見病臨床診療中的一線經驗，讓AI具備臨床“經驗”。
“我們不僅給AI輸入了罕見病的海量知識，還教會它如何像遺傳專家一樣思考。”梁倫綱介紹，華大基因通過將專家的思考過程轉化為AI能理解的語言，讓新模型GeneT學會精準篩選導致罕見病的基因變異，效率提升20倍，且在模擬和真實病例中的準確率分別達到99%和98%。
梁倫綱表示，目前GeneT在完成初步分析后，最終確診還需要專家把關。
資料顯示，在人工智能大模型的助力下，罕見病患者的確診時間有望從數(shù)年縮短到4周以內，這使得絕大部分罕見病無特效藥的“冰山”開始松動。
數(shù)據(jù)顯示，我國2017—2022年期間的在研罕見病藥物數(shù)量大幅增加，年均增長率達34%。然而，《中國臨床藥學雜志》的一項研究顯示，約43.9%罕見病藥物臨床試驗實際入組人數(shù)小于目標入組人數(shù)。
在國家罕見病登記系統(tǒng)的支持下，罕見病臨床隊列相繼建立，以推動相關領域藥物研發(fā)。“這讓罕見病患者得到早診斷。”梁倫綱表示，罕見病“被看見”，將緩解罕見病藥物研發(fā)臨床隊列稀缺的問題，為罕見病藥物研發(fā)提供有力支撐。
專家認為，未來3—5年，我國將進入AI藥物研發(fā)快速發(fā)展階段，人工智能技術將肩負起分子優(yōu)化、合成路線設計以及自動生成、自動分析、自動篩選的全流程研究工作。
“我們期待第一個AI設計研發(fā)的藥物能夠盡快獲批上市。成果轉化和落地應用仍舊是醫(yī)藥產業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的‘命門’。”席建忠說。
工作人員進行蛇毒研究。 新華社記者 杜宇 攝
記者手記：從被拒門外到加快應用 AI靠實力逆襲
記得兩年前，某計算所學者告訴我，為了讓智能算法走進藥物篩選領域，自己經常自掏腰包，前往藥學學術會議進行交流。他想用自己的研究結果告訴人們，過去需要數(shù)千小時的篩選工作，借助新技術幾十小時就能完成。
當時，相信者寥寥。他的經歷，讓我腦中晃過一個詞——“布道者”。新技術誕生后，不乏“布道者”。
2024年底，在我參加的多個藥學相關學術會議中，人工智能、算法、模型等作為關鍵詞在學術報告中頻頻被提及。在綜述性報告中，一些落地見成效的成果見諸知名期刊；在學術分享報告中，不少新藥物的研發(fā)已經在人工智能輔助下進入臨床試驗階段。
值得一提的是，這些成功的案例多來自聯(lián)合研究團隊，這些學術會議的嘉賓也愈加背景多樣，他們中有算法工程師、臨床醫(yī)學學者、藥學學者、遺傳學者……誠然，隔行依然隔山，不同學科的學術語言體系仍然存在隔閡。為了克服跨界融合的理解障礙，每一個時代的科研者都要不斷學習新的研究體系。
一位受訪者的感慨，可能代表著科技工作者的心聲：在 AI 引發(fā)的技術革命浪潮中，研究者如果不行動起來，就是在等著被淘汰。
“日益復雜的科學問題需要探索跨學科團隊合作的科研模式。”中國工程院院士、北京大學第三醫(yī)院研究員董尓丹表示，尤其是在生物醫(yī)學、健康等領域，要取得變革性研究成果，必須開展“有組織的科研”。
就像互聯(lián)網打破了人類地域的概念，人工智能也在擊碎“數(shù)據(jù)井”的壁壘。生成式人工智能能夠處理的參數(shù)和數(shù)據(jù)以億為單位。AI 的能力正在倒逼不同來源的生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)進行整合。如何提高數(shù)據(jù)的可訪問性和互操作性，已經成為“有組織科研”的課題之一。
在我們身邊，醫(yī)療數(shù)據(jù)的互認、共享正在成為常態(tài)；在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，數(shù)據(jù)“柏林墻”正在被推倒……這些，為人工智能+醫(yī)藥領域“有組織的科研”奠定了數(shù)據(jù)基礎。
相關部門也通過政策法規(guī)積極引導。國家衛(wèi)生健康委等部門日前發(fā)布的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，從4大領域給出了84個應用場景，以推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”的應用創(chuàng)新發(fā)展。
如今，再同前述的數(shù)據(jù)學者聊起來，他告訴我，智能計算的應用早已開始，他們提供技術支持的罕見病藥物已經在等待臨床試驗許可，他們還在為免疫治療藥物敏感性進行評估、為老藥尋找新的適應證……
從被拒門外到被熱情擁抱，AI 靠實力成為藥物學家的常規(guī)工具。生命數(shù)字化的研究已經在如火如荼開展，模擬生命活動的精度在持續(xù)提高，生命活動的模擬和預測將帶來什么，或許下一個兩年就有眉目。
不久前，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，列出藥物研發(fā)等84種具體應用場景，為人工智能（AI）技術賦能藥物研發(fā)按下了“快進鍵”。
長期以來，在藥物研發(fā)行業(yè)存在一個著名的“雙十”魔咒，即新藥研發(fā)需要花費10年時間、10億美元。如何打破這一魔咒，AI被寄予厚望。在日前召開的學術會議上，中國科學院院士陳凱先表示，AI將為半導體行業(yè)帶來5550億美元的價值，而為制藥行業(yè)帶來的價值可達1.2萬億美元。
近年來，生成式AI在垂直產業(yè)持續(xù)發(fā)力。它給新藥創(chuàng)制帶來什么？記者了解到，一系列AI技術的應用和平臺建設正不斷提高藥物研發(fā)效率，人工智能技術或將引發(fā)醫(yī)藥產業(yè)的顛覆性變革。
提升研發(fā)效率
在藥物研發(fā)全鏈條發(fā)揮作用
2023年底，困擾業(yè)界60年的新抗生素發(fā)現(xiàn)難題被AI破題。《自然》雜志刊文講述了科學家運用AI技術首次發(fā)現(xiàn)抗耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）的新抗生素的歷程。
以3.9萬種化合物對MRSA的抗菌活性數(shù)據(jù)作為訓練“腳本”，麻省理工學院研究團隊獲得了抗菌能力的評估預測模型。隨后以3個深度學習模型為基礎，團隊又“塑造”出化合物人類細胞毒性的“鑒定師”，對1200萬種化合物進行“篩選”，最終獲得能對抗MRSA又對人體安全的化合物。
這樣的實驗，僅靠人力幾乎難以完成。然而，AI憑借“硬核”實力，大大縮短了對每一個分子進行評價和驗證的時間。
以往，針對靶點設計藥物的成功率非常低。數(shù)據(jù)顯示，即便是《細胞》《自然》等權威期刊上報道過的原始靶點，其成藥幾率也小于10%。
靶點有了，為什么設計藥物還是難？以小分子化學藥物為例，依據(jù)“鑰匙開鎖”的原理，針對靶點設計化合物，化合物庫中的備選分子多達成百上千種，篩選耗時耗力。
“新藥研究實踐表明，要在老靶點上尋找更好的新藥越來越不容易。”陳凱先說，與此同時，新靶點發(fā)現(xiàn)難度也越來越大，需要新思路新技術“破局”。
而人工智能在新靶點的發(fā)現(xiàn)和預測方面能為人類提供前所未有的幫助。
陳凱先介紹，國外研究數(shù)據(jù)顯示，人工智能技術應用可以使藥物設計時間縮短70%、藥物設計成功率提升10倍。
“理論上AI可以對藥物研發(fā)的全鏈條發(fā)揮作用。”陳凱先告訴記者，在新藥研發(fā)的整個鏈條中，一個新靶點的發(fā)現(xiàn)往往會帶動一批新藥產生，推動臨床治療的突破。
“我國尤其需要抓住AI助力醫(yī)藥原創(chuàng)發(fā)展的機遇期。”陳凱先表示，相關數(shù)據(jù)顯示，過去十幾年，我國每年發(fā)現(xiàn)的潛在藥物靶標數(shù)量始終徘徊在6個以下，我國新藥研究仍以追趕、跟隨為主。
近年來，人工智能技術正成為發(fā)現(xiàn)新靶點的利器。例如，中國科學院上海藥物研究所鄭明月等研究團隊發(fā)展“臉譜識別”新算法，通過提取化學結構特征、基因變化特征、藥物活性特征來關聯(lián)比對查明新靶點。這一技術成功用于尋找抗腫瘤老藥甲氨蝶呤的免疫靶點。
AI在從文獻知識中發(fā)現(xiàn)新靶點方面也頗有優(yōu)勢。陳凱先表示，過往基礎和臨床研究積累了大量數(shù)據(jù)，這些發(fā)現(xiàn)“互不關聯(lián)”地分散存儲在研究文獻中，它們之間的潛在關聯(lián)難以被人類發(fā)現(xiàn)。人工智能具有強大、高效的學習分析能力，能夠將散布在大量文獻中的關聯(lián)關系挖掘出來，推動新機制、新靶點的識別。
“盡管我國現(xiàn)在還沒有AI輔助研發(fā)的新藥獲批上市，但已經有不少新藥在AI協(xié)助下快速進入臨床試驗階段。”陳凱先說。
降低研發(fā)成本
藥物試驗費用不再高昂
2024年年底，斯坦福大學等研究團隊在《細胞》雜志發(fā)文稱，多尺度、多模態(tài)的大型神經網絡模型已經具備表示和模擬分子、細胞和組織在不同狀態(tài)下行為的能力。在此基礎上，AI虛擬細胞有了高保真模擬、加速發(fā)現(xiàn)、指導研究的可信性。
此前，《美國國家科學院院刊》發(fā)文稱，研究者用硅基“病人”替代生命形式的碳基“病人”，模擬結果與真實數(shù)據(jù)高度一致。
研究中，1635個“活在電腦里”的“虛擬病人”，患上了乳腺癌且癌細胞已發(fā)生轉移。通過試驗，研究者找到了生物標志物指導乳腺癌臨床治療的優(yōu)化路徑。
基于體外、體內、臨床、人群水平和多組學等數(shù)據(jù)，研究者對患者的藥物反應進行“數(shù)字孿生”，生成“虛擬病人”豐富的藥效藥理數(shù)據(jù)，用于生物標記物、藥物等方面的測試。
“人類對生命活動的想象和思考，能夠以數(shù)據(jù)的方式傳遞給算力，這是實現(xiàn)虛擬生命或細胞的基礎。”北京大學未來技術學院副院長席建忠告訴科技日報記者，在半個世紀的發(fā)展歷程中，分子生物學通過不同層面的組學數(shù)據(jù)“解讀”生命，如基因組學、蛋白組學、轉錄組學等，積累了大量生命科學數(shù)據(jù)。
隨著技術融合發(fā)展，人類的數(shù)據(jù)獲取能力越來越強。“光學成像技術現(xiàn)在已達到納米級別，可以看到細胞中的細胞器動態(tài)‘錄像’。”席建忠說，大量新數(shù)據(jù)、新研究衍生出成像組學等新學科。這些突破在深入解讀生命的同時，也成為數(shù)字生命的基礎。
事實上，我國科研團隊已在基礎設施、科研課題等方面早有布局。例如在北京懷柔，耗資數(shù)十億元的多模態(tài)跨尺度生物醫(yī)學成像設施已初具規(guī)模，細胞成像樓、醫(yī)學成像樓、全尺度整合中心等組成具有硬實力的科技“航母”，其中，全尺度數(shù)據(jù)處理中心將為相關研究提供強大算力支持。
“不同團隊正在開展一些關鍵器官數(shù)字化的工作。我們希望實現(xiàn)腫瘤細胞數(shù)字化。”席建忠表示，腫瘤具有高度異質性和動態(tài)性，人人不同、時時在變，有效的藥物篩選十分困難。
“虛擬腫瘤細胞能夠告訴我們，在某一藥物作用下，細胞內部信號通路如何變化。”席建忠說，要實現(xiàn)這樣的目標，需要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和基礎模型進行腫瘤細胞“雛形”的構建，然后對其進行訓練。
“現(xiàn)實生活中，要進行藥物試驗。如果一位患者吃一種藥，幾千種藥至少需要幾千位患者來試驗。這樣一來，實施困難、成本高。”席建忠說，虛擬細胞在一套模型中可以同時“吃”幾千種藥，獲得幾千套數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高通量和高保真，將極大提升腫瘤藥物的篩選效率。
工作人員對一款藥物涂層洗脫支架進行測量。 新華社記者 趙子碩 攝
生成式人工智能最令研究者著迷的是它的“出其不意”。席建忠表示，在科學探索方面，AI能夠打破不同領域的邊界限制。例如，對心血管、傳染病的交叉研究，可能會發(fā)現(xiàn)抗病毒藥物具有降血壓潛力之類的“驚喜”。
縮短研發(fā)周期
啃下罕見病藥物研發(fā)“硬骨頭”
在藥物研發(fā)領域，罕見病藥物研發(fā)是塊難啃的“硬骨頭”。正因為如此，藥物審評審批為它專門開設了“孤兒藥”綠色通道。
4年到5年，這是當前罕見病診斷的平均耗費周期。患者少形成了“無米之炊”的困局——罕見病難以“被看見”，臨床試驗病例數(shù)少是罕見病藥物研發(fā)的難題之一。
現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展至今，為什么確診一個病還要耗時這么久？
“罕見病并不會帶著‘銘牌’而來。”華大基因AI專項負責人梁倫綱告訴記者，它會被當作一種常見病，如孩子發(fā)育明顯落后同齡人時，往往會問診營養(yǎng)科。
“罕見病診斷面臨癥狀、基因變異兩端都‘開放’的問題，而確診是要通過各種方法實現(xiàn)兩端‘收斂’，最終得到匹配的‘連線’。”梁倫綱說，患者經過各種試錯仍無法找到病因后，才有可能被確診患有罕見病。如今當人工智能邁入生成式大模型階段，能夠回答各種開放式問題之后，罕見病診斷有望跳過“試錯”階段。
日前，北京協(xié)和醫(yī)院院長張抒揚在國家衛(wèi)生健康委醫(yī)藥領域科技創(chuàng)新發(fā)布會上介紹，首個罕見病人工智能大模型GeneT上線，協(xié)助基層醫(yī)生做罕見病的診療。
從回答“是”或“否”的判斷題，到能夠解答“這是什么，為什么”的復雜問答題，AI提升了罕見病的診斷能力。
“和其他應用領域一樣，AI先是快速掌握罕見病領域的專業(yè)知識。”梁倫綱介紹，公開罕見病數(shù)據(jù)集和文獻，以及華大在檢測服務中的數(shù)據(jù)都會轉化為AI的“知識”。最重要的是，華大基因與北京協(xié)和醫(yī)院開展合作，及時應用罕見病臨床診療中的一線經驗，讓AI具備臨床“經驗”。
“我們不僅給AI輸入了罕見病的海量知識，還教會它如何像遺傳專家一樣思考。”梁倫綱介紹，華大基因通過將專家的思考過程轉化為AI能理解的語言，讓新模型GeneT學會精準篩選導致罕見病的基因變異，效率提升20倍，且在模擬和真實病例中的準確率分別達到99%和98%。
梁倫綱表示，目前GeneT在完成初步分析后，最終確診還需要專家把關。
資料顯示，在人工智能大模型的助力下，罕見病患者的確診時間有望從數(shù)年縮短到4周以內，這使得絕大部分罕見病無特效藥的“冰山”開始松動。
數(shù)據(jù)顯示，我國2017—2022年期間的在研罕見病藥物數(shù)量大幅增加，年均增長率達34%。然而，《中國臨床藥學雜志》的一項研究顯示，約43.9%罕見病藥物臨床試驗實際入組人數(shù)小于目標入組人數(shù)。
在國家罕見病登記系統(tǒng)的支持下，罕見病臨床隊列相繼建立，以推動相關領域藥物研發(fā)。“這讓罕見病患者得到早診斷。”梁倫綱表示，罕見病“被看見”，將緩解罕見病藥物研發(fā)臨床隊列稀缺的問題，為罕見病藥物研發(fā)提供有力支撐。
專家認為，未來3—5年，我國將進入AI藥物研發(fā)快速發(fā)展階段，人工智能技術將肩負起分子優(yōu)化、合成路線設計以及自動生成、自動分析、自動篩選的全流程研究工作。
“我們期待第一個AI設計研發(fā)的藥物能夠盡快獲批上市。成果轉化和落地應用仍舊是醫(yī)藥產業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的‘命門’。”席建忠說。
工作人員進行蛇毒研究。 新華社記者 杜宇 攝
記者手記：從被拒門外到加快應用 AI靠實力逆襲
記得兩年前，某計算所學者告訴我，為了讓智能算法走進藥物篩選領域，自己經常自掏腰包，前往藥學學術會議進行交流。他想用自己的研究結果告訴人們，過去需要數(shù)千小時的篩選工作，借助新技術幾十小時就能完成。
當時，相信者寥寥。他的經歷，讓我腦中晃過一個詞——“布道者”。新技術誕生后，不乏“布道者”。
2024年底，在我參加的多個藥學相關學術會議中，人工智能、算法、模型等作為關鍵詞在學術報告中頻頻被提及。在綜述性報告中，一些落地見成效的成果見諸知名期刊；在學術分享報告中，不少新藥物的研發(fā)已經在人工智能輔助下進入臨床試驗階段。
值得一提的是，這些成功的案例多來自聯(lián)合研究團隊，這些學術會議的嘉賓也愈加背景多樣，他們中有算法工程師、臨床醫(yī)學學者、藥學學者、遺傳學者……誠然，隔行依然隔山，不同學科的學術語言體系仍然存在隔閡。為了克服跨界融合的理解障礙，每一個時代的科研者都要不斷學習新的研究體系。
一位受訪者的感慨，可能代表著科技工作者的心聲：在 AI 引發(fā)的技術革命浪潮中，研究者如果不行動起來，就是在等著被淘汰。
“日益復雜的科學問題需要探索跨學科團隊合作的科研模式。”中國工程院院士、北京大學第三醫(yī)院研究員董尓丹表示，尤其是在生物醫(yī)學、健康等領域，要取得變革性研究成果，必須開展“有組織的科研”。
就像互聯(lián)網打破了人類地域的概念，人工智能也在擊碎“數(shù)據(jù)井”的壁壘。生成式人工智能能夠處理的參數(shù)和數(shù)據(jù)以億為單位。AI 的能力正在倒逼不同來源的生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)進行整合。如何提高數(shù)據(jù)的可訪問性和互操作性，已經成為“有組織科研”的課題之一。
在我們身邊，醫(yī)療數(shù)據(jù)的互認、共享正在成為常態(tài)；在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，數(shù)據(jù)“柏林墻”正在被推倒……這些，為人工智能+醫(yī)藥領域“有組織的科研”奠定了數(shù)據(jù)基礎。
相關部門也通過政策法規(guī)積極引導。國家衛(wèi)生健康委等部門日前發(fā)布的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，從4大領域給出了84個應用場景，以推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”的應用創(chuàng)新發(fā)展。
如今，再同前述的數(shù)據(jù)學者聊起來，他告訴我，智能計算的應用早已開始，他們提供技術支持的罕見病藥物已經在等待臨床試驗許可，他們還在為免疫治療藥物敏感性進行評估、為老藥尋找新的適應證……
從被拒門外到被熱情擁抱，AI 靠實力成為藥物學家的常規(guī)工具。生命數(shù)字化的研究已經在如火如荼開展，模擬生命活動的精度在持續(xù)提高，生命活動的模擬和預測將帶來什么，或許下一個兩年就有眉目。
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