通过视频通话，Alex Zhavoronkov展示了一颗小的绿色钻石形状的药丸。这颗药丸是由他的公司开发的，用于治疗一种罕见的进行性肺病，这种病目前尚无已知的病因或治疗方法。
这款新药尚未获得批准，但在小型临床试验中，它在治疗特发性肺纤维化（IPF）方面表现出令人印象深刻的疗效。这只是人工智能（AI）在药物发现中发挥关键作用的一波新药之一。
“我们不能说我们拥有第一个由人工智能发现和设计的获批分子，”Insilico Medicine的联合创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，“但我们可能已经走得最远。”
欢迎来到AI药物竞赛的大时代，许多公司正在利用人工智能的力量来完成传统上由药物化学家负责的工作。这包括过去十年中涌现的小型生物技术公司，以及大型制药公司，这些公司要么自己进行研究，要么与小型公司合作。
新参与者之一是Alphabet（谷歌的母公司），它于2021年成立了英国AI药物发现公司Isomorphic Labs。该公司首席执行官Demis Hassabis今年因其开发的AI模型获得了诺贝尔化学奖，该模型有望在AI药物开发中发挥作用。
波士顿咨询集团（BCG）的Chris Mayer表示，使用人工智能来发现药物可以为患者带来“巨大变化”。通常，将一种新药推向市场平均需要10到15年的时间，耗资超过20亿美元。而且风险很高：约90%进入临床试验的药物未能通过测试。
希望是，利用人工智能来处理这一部分的药物发现过程可以缩短时间和降低成本，并取得更多成功。牛津大学结构生物信息学教授Charlotte Dean表示：“一个新的时代正在来临，AI将成为药物发现过程的核心。”她正在开发免费的AI工具，帮助制药公司和其他机构改进药物发现。
“我们才刚刚开始了解它能变得多么出色，”她说。专家认为，真正的节省将来自更少的失败，但这也意味着与人工智能的合作。
BCG最近发布的一项分析显示，至少有75种“AI发现的分子”已经进入临床试验，预计还会有更多。Mayer博士表示：“它们现在常规进入临床试验是一个巨大的里程碑。”
下一个“更大的里程碑”将是这些分子开始进入终点线。然而，Dean教授指出，目前还没有明确定义什么算是“AI发现”的药物，在所有现有的例子中，仍然有很多人类参与。
在药物发现过程中，人工智能主要应用于两个步骤。首先是确定在分子水平上的治疗目标，例如疾病期间不应发生的特定基因或蛋白质的变化。传统上，科学家会在实验室中基于他们对疾病的了解实验性地测试潜在目标，而AI可以训练使用庞大的数据库，将基础分子生物学与疾病联系起来，并提出建议。
第二步，也是更为常见的一步，是设计能够纠正目标的药物。这使用生成式AI，也就是ChatGPT的基础，来想象可以结合目标并起作用的分子，取代了化学家合成数百种相同分子变体并尝试找到最佳方案的昂贵手动过程。
成立于2014年的Insilico Medicine已经筹集了超过4.25亿美元的资金，该公司在这两个步骤中都使用了AI，还用于预测临床试验的成功率，然后将结果反馈到其药物发现工作中。目前，该公司有六种分子处于临床试验阶段，其中包括一种用于治疗IPF的分子，下一阶段的测试已经计划好。此外，四种分子已被批准进行测试，近30种其他分子显示出巨大潜力。所有这些分子都是“从头开始使用生成式AI发现的”。
用于治疗IPF的新分子是由公司的生成式AI设计的，目标是抑制一种名为TNIK的蛋白质，这种蛋白质以前从未被用于治疗IPF，但被公司的另一套AI软件建议为最有可能调节该疾病的蛋白质。系统提出的选项随后被合成并测试。
Zhavoronkov博士指出，这个发现过程比该领域的标准更快更顺利。它只用了18个月，合成了79种分子并进行了测试，而通常预期需要大约四年时间并合成至少500种分子。其他Insilico分子的数量甚至更少。
专家表示，数据不足仍然是该领域面临的最大挑战，适用于目标识别和分子设计，可能会引入偏差。美国Recursion Pharmaceuticals表示，其方法克服了有限数据的问题。通过自动化实验，它生成了大量关于构成人体的所有分子的数据，然后训练AI工具理解数据并发现意外关系。
为了实现这一点，去年它安装了据称是任何制药公司拥有的最快的超级计算机。该公司开发的一种用于治疗淋巴瘤和实体肿瘤的分子目前正在癌症患者身上进行测试，并处于早期临床试验阶段。这是在AI注意到一种新的方法来针对被认为对这些癌症至关重要的基因之后创建的，但此前没有人知道如何单独靶向这个基因。
Recursion Pharmaceuticals的联合创始人兼首席执行官Chris Gibson表示，最重要的是，无论是Recursion还是其他任何人都尚未证明：这些由AI发现的分子可以通过临床试验，并最终比传统方法提供更高的成功率。当这一切发生时，Gibson博士说：“世界将显而易见，这就是前进的方向。”
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