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人工智能如何缩短药物研发过程,帮助人类抵御衰老?

创新工场 · 2019-12-25
医疗AI可在分子级层面做整形手术,修复损伤,逆转衰老。

编者按:本文来自微信公众号“创新工场”(ID:chuangxin2009),作者Alex Zhavoronkov,36氪经授权发布。

就身体机能的丧失来说,衰老很像是一种疾病,那衰老能否被治疗呢?

用医疗AI在分子级层面上做整形手术,修复损伤,逆转衰老的进程,这是Alex Zhavoronkov带领下的Insilico Medicine公司作为先驱在尝试的事情。

Alex是一名不同寻常的科学家,他是为数不多的既懂医学又懂AI的科技创业者。

2014年,Alex创立了Insilico Medicine,现在已经成为了AI+医疗赛道上的头部玩家。他的创业实践,证明了AI+医疗的的巨大潜力。

传统新药研发像是一场冒险、漫长的豪赌:10年以上研发周期,30亿美元左右的研发费用,以及高达92%的失败率。

使用AI助力,Insilico希望做一个“综合格斗家”,将新药研发周期压缩在两到三年内,同时大幅降低成本和失败率。

Alex相信,在不远的未来,医疗AI不仅可以治疗疾病,还能治愈衰老。

「创新无边界」演讲

Alex Zhavoronkov「AI的力量和新药品的研发」

新药研发是一场豪赌

新药品的研发,是一个极度复杂、冒险和漫长的过程。在2010年,研制一款新药需要花费17-18亿美元,现在需要30亿美元。尽管技术在进步,新药研发成本却越来越高。经常出现的情况是,从业者提出了一个治疗疾病的假说,但却没能看到产品上市,因为新药研发从想法到药品生产往往需要10年以上,并且有着高达92%的失败率。

新药研发步骤繁琐,耗财耗时

有80%的可能性,是花了一年时间还没有找到标靶的治疗元素;有75%的可能性,是又花了一年半找到了治疗元素,然后再花两年时间优化它,从识别到优化就过去了四年半。

和人脸识别AI相比,药品研发AI有非常大的区别。第一是验证结果的时间特别长,所以大部分都以失败告终。第二是没有足够的成功案例去训练模型,所以我不得不经常抽自己的血,来快速验证一个假设。

缺少实验对象时,抽自己的血来快速验证

更糟糕的是,在制药行业中,药物发现和药品开发通常不是一拨人,因为这两个领域是不相连的。所以当引入新技术时,一旦无法同时与这两个领域相融,时间成本就会成倍增加。所以很多人认为AI改变医疗行业,可能需要25年。

10年到25年,很少有药企愿意承担这样的豪赌。这也是为什么听说AI技术时,很多药企持怀疑态度,因为他们已经听过太多所谓的新技术,而这些新技术都失败了。

医疗AI要做“综合格斗家”

上世纪90年代,人们总喜欢争论,哪种武术流派才是最棒的。实际上,要成为冠军,你需要更善于近身搏斗、拳击、脚法,甚至要精通摔跤技巧,要做一个“综合格斗家”(MMA)。

新药研发从业者也要成为一个“综合格斗家”:你要善于识别目标,要紧密联结生物和化学,要快速设计分子去扼杀目标,要精准预测临床试验的结果。

医疗AI要做综合格斗家

然而,上述所有步骤,在当下的药物研发中都是割裂的。

Insilico Medicine正在做的,就是用「综合格斗家」一样的AI,把这些步骤都统一起来,建立一套包括靶点识别、分子发现、临床预测在内的端对端(end-to-end)新药研发综合解决方案。

我们尤其专注于靶点识别,使用病人的组学资料来发掘新的疾病靶点,当发现新的靶点后我们可以快速的运用生成化学深度学习模型来设计化合物验证靶点的可靠性。

我并不是在说空话,Insilico目前已经在很多行业顶级杂志上发表文章。就在最近,我们在Nature Biotechnology上展示了一个令人印象深刻的成果:

这本杂志史上第四受欢迎的文章

我们的合作伙伴药明康德曾对我们进行考验,为一个具有挑战性的蛋白质靶点生成新的分子。这个挑战以前需要4年半时间,而我们仅用21天就完成了,又在46天里完成了一系列实验验证,而且命中率极高。

这种速度,包括实验中使用的生成对抗网络技术、增强学习技术,都是具有革新意义的成果。

这就是我正在努力实现的梦想,相比于传统的十年研发周期,我希望把新药的研发过程压缩在两到三年的时间里,然后快速治愈一种疾病。

像治疗疾病一样治愈衰老

衰老很像是一种疾病。当一个人变老,他会丧失一些身体机能,这是一个分阶段的过程,我们常会把成年之后的衰老过程分成不同的阶段,来看人们丧失的某种机能引发的疾病类型。

衰老是分阶段的过程

那衰老能否治愈呢?这是Insilico作为先驱在尝试的事情。我们用基因表达数据等生物数据,去训练深度神经网络,预测一个人的真实生理年龄。当实验数据看起来像一块布满孔洞的瑞士奶酪时,衰老的秘密通常就藏在那些孔洞里。

我想表达的是,如果我们的模型在寻找疾病的病因上成功了,这个过程理论上也可以作用于衰老本身。

想象一下,我们的深度神经网络模型,可以在50-60岁、60-70岁、70-80岁的衰老过程中,尝试在分子级层面上做整形手术,找到那些因丧失机能而患病的因素,修复损伤,逆转衰老的进程。

逆转衰老过程

我是站在可靠的科学基础上来讲这番话的,我相信AI在医疗上的赋能不只是治疗疾病,还能突破边界,治愈衰老。

当然,这件事情不会很快发生,因为生物化学实在太复杂了。不过在未来,比如20年后,我们或许可以像治疗疾病一样治疗衰老。

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