人工智能正在成为生物制药领域的一场重大革命，其影响贯穿从药物发现到临床试验的各个环节。技术的车轮飞速转动，而随着人工智能的种子生根发芽，行业领导者们正在思考它已经走了多远，并展望它的未来。
林达·斯图尔特博士（Dr. Lynda Stuart），现任科学与技术基金（Fund for Science and Technology, FFST）的首任总裁兼首席执行官，这是一个致力于促进生物技术及其他领域可持续技术创新的风险投资集团。她见证了人工智能从一个边缘概念发展为现实世界的实际工具。
“对于生物技术领域的人工智能来说，这是一个有趣的时期，因为它正在经历从新兴技术到真正可用工具的大规模转型，”斯图尔特说，“这种从理论到现实的转变展示了一个巨大的机会，既能定义负责任的使用方式，又能降低风险。”
斯图尔特回顾了这一领域早期的发展历程。FFST隶属于“保罗·艾伦生态系统”，指的是已故企业家保罗·艾伦（Paul Allen），他以与比尔·盖茨（Bill Gates）共同创立微软而闻名，并在其去世前（2018年）开始推动编程进入人工智能领域。
她还曾与生物化学家大卫·贝克（David Baker）合作，后者与AlphaFold的创始人共同获得了2024年诺贝尔化学奖的一半。他的想法如今被认为是革命性的，但斯图尔特指出，在人工智能占据中心舞台之前，这些观点并不总是被认可。
“贝克有一个疯狂的想法，那就是他要从零开始设计蛋白质——当时所有人都认为他是不切实际的疯子，”斯图尔特说。如今，FFST预计到明年年底将提供1.5亿美元的拨款用于支持人工智能相关项目。
斯图尔特表示，对于任何新技术，总有一个加速推进与谨慎刹车的过程，而FFST正试图找到这条界限，倡导一种既能让人工智能走上创新正轨，又能控制潜在炒作的心态。
“理解并解决这种创新中的张力，就是要建立一个足够灵活的框架，允许创新以应有的速度前进，同时知道何时进行监管，”斯图尔特说，“我们提出了一种称为‘如果-那么’框架的方法，即如果某些能力达到特定水平，那么就去应对它们——但不要对十年后的事情感到恐慌。”
传统与进步的较量
制药行业的一个悖论在于，尽管尖端科学驱动着每一次重大突破，但领导层有时却不太愿意拥抱新方法。财务和监管风险在这其中起到了作用。
“这是我多年来的痴迷与专注所在，”曾在制药巨头强生公司（Johnson & Johnson）担任研发主管的马赛·马曼（Mathai Mammen）博士说道。当人工智能革命还在计算机科学的小圈子中运作时，他就已经开始推广利用数据集和机器学习来招募临床试验参与者。
“十年前，我开始看到技术的进步以及卷积神经网络技术的兴起，这得益于电子数据的普及，”马曼说，“我知道这将引发一场革命，无论是在药物发现还是药物开发方面。当我加入强生时，这成为了我们的口号和重要目标。”
如今，作为生物技术公司Parabilis Medicines的首席执行官，马曼回忆起当时公司内部对人工智能的阻力，尽管高层普遍支持这一概念。
然而，全面接受人工智能需要时间和努力。
“有些人坚持经过验证的传统方法，他们觉得尝试新事物会带来太多公司和个人风险，”马曼说，“集体的成功经验在某种程度上成为了阻力，越是经验丰富、成功的企业，可能越有抵触情绪。”
马曼表示，他在强生通过与志同道合的高管合作，专注于短期问题，从而克服了这种阻力。这意味着深入研究数据的使用，而不是在公司尚未准备好时仓促实施基础技术。
“我们改变了组织结构，赋予数据科学团队真正的权力——这伴随着一些犹豫，因为你正在从某些人手中夺取权力，但这些人很快意识到，通过这种新的合作关系，他们更有可能取得成功，”马曼说，“这些逐步的变化导致了全公司的变革，从无到有，最终成为制药行业中领先的数据科学组织之一。”
马曼将强生当时的成功归因于他和他的团队作为早期采用者能够部署这些工具和思维方式。
面向未来的建设
2022年，赛诺菲（Sanofi）在马萨诸塞州东剑桥揭幕了一个新校区，不仅是为了满足当前的科学需求，更是为了迎接未来的技术，特别是在免疫科学领域。
“有些事情是你无法预见的，”赛诺菲全球研究平台和计算研发负责人马特·特鲁波（Matt Truppo）在今年6月的一次剑桥十字设施媒体参观活动中说道。他指出，过去需要数月才能完成的流程现在只需几周，而现在“我们每天都能处理多个结构，部分得益于人工智能利用超大数据集的能力。”
斯图尔特补充道：“这种从理论到现实的转变展示了一个巨大的机会，既能定义负责任的使用方式，又能降低风险。”
该公司在建设时必须着眼于未来。
“你试图做的是根据未来的需求进行建设，当你发现这些需求加速超出计划时，你就回去调整，”特鲁波说。
这个占地90万平方英尺的校园内有两座建筑，旨在促进科学家和公司领导之间的协作工作小组，研发团队也必须以这种方式思考数据。
“我们现在处于这样一个阶段，学术界和工业界的新模型发展如此迅速，你需要能够快速测试、内化、评估它们，看看你想与谁合作，以及你的内部模型在哪方面更优越，”特鲁波说，“我们有幸这座大楼相当新，但即便如此，我们也必须跟上，而人类的直觉仍然是其中的重要部分。”
斯图尔特表示，即使领导者探索新领域，保持人类因素和传统科学过程的完整性，将防止行业失控。
“我希望炒作不会失控，”她说，“你总是要以真实的科学为基础——如果你试图创造某样东西却失败了，那仍然教会了我们一些东西。”
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