隨著科技的發(fā)展，人工智能技術已廣泛應用于多個醫(yī)療領域場景中。根據(jù)GlobAI Market Insight的數(shù)據(jù)，2020年全球醫(yī)療人工智能市場的規(guī)模為42億美元，預計到2027年將增長至345億美元。從各個板塊的占比來看，藥物研發(fā)是排名 第一的細分市場。
AI在藥物研發(fā)環(huán)節(jié)的應用舉例
AI在藥物研發(fā)領域應用的典型代表之一就是DeepMind公司開發(fā)人工智能AlphaFold系統(tǒng)。通過使用接近 17 萬個不同蛋白質結構的數(shù)據(jù)庫以及包含未知結構的蛋白序列數(shù)據(jù)庫對 AlphaFold 進行不斷訓練、迭代，AlphaFold 系統(tǒng)學習到了氨基酸序列，具備了精確預測蛋白結構的能力。
2020年11月，AlphaFold 2在蛋白質結構預測大賽CASP 14中，對大部分蛋白質結構的預測與真實結構只差一個原子的寬度，達到了人類利用冷凍電鏡等復雜儀器觀察預測的水平，這是蛋白質結構預測史 無 前 例的巨大進步。
在國內(nèi)，已經(jīng)不少企業(yè)致力于AI在新藥篩選領域的應用，比如藥石科技構建的DELT化合物庫以及虛擬化合物庫，成都先導制藥、維亞生物分別構建的DEL編碼化合物庫、SBDD、FBDD篩選庫。
傳統(tǒng)的藥物篩選方式工作量巨大，耗時長，效率低下，將AI與這些藥物數(shù)據(jù)庫結合的高通量篩選技術能夠更快、更準確地縮小搜索范圍，將藥物研發(fā)人員從大量的重復性工作中解放出來，縮短新藥研發(fā)時間，降低成本，提高研發(fā)效率 。
資本追捧 熱點領域
3月開始，騰邁醫(yī)藥宣布完成3500萬美元A輪融資，由啟明創(chuàng)投領投，奧博資本、斯道資本、F-Prime Capital跟投。成立于2021年年底的騰邁醫(yī)藥致力于打造以計算為核心的藥物發(fā)現(xiàn)新模式，本輪融資將主要用于藥物發(fā)現(xiàn)服務平臺的精細化建設，旨在整合物理建模、人工智能與生物物理學、藥物化學和生物學等跨學科交叉應用。
除了這類初創(chuàng)公司以外，深耕行業(yè)數(shù)年的AI醫(yī)療企業(yè)已經(jīng)紛紛走到了C、D、E輪，并在2021年迎來了IPO熱潮，科亞醫(yī)療、鷹瞳科技、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技等相繼提交了招股書。
據(jù)不完全統(tǒng)計，整個2022年全球AI藥物研發(fā)相關融資事件達144起，總金額超過了62億美元，融資總額較2021年增長了47.6%，是近年來醫(yī)藥研發(fā)的熱點領域。
以OpenAI技術為代表的AI在藥物研發(fā)創(chuàng)造環(huán)節(jié)的應用
目前，ChatGPT 在短時間內(nèi)爆火，用時兩月用戶數(shù)量已達到了1 億人次。ChatGPT是一種大型的語言模型，用于對自然語言輸入進行建模及預測，能夠回答人類的問題并進行自然對話。這類AI除了目前的搜索聊天功能之外，正逐步在藥物研發(fā)中發(fā)揮作用。
今年1月下旬，一篇發(fā)表在Nature Biotechnology上的論文顯示，由軟件服務提供商Salesforce開發(fā)的新型人工智能系統(tǒng)ProGen能夠從頭開始生成人工酶。
ProGen屬于類"OpenAI"的語義識別系統(tǒng)，Salesforce的科學家們將2.8億種不同蛋白質的氨基酸序列輸入了機器學習模型，通過學習在給定原始序列中過去氨基酸的情況，創(chuàng)建的ProGen新模型可以通過簡單指令創(chuàng)造出自然界未有的蛋白結構。
比較而言，傳統(tǒng)的蛋白藥物設計依賴于對天然蛋白質進行隨機的氨基酸突變及優(yōu)化，Progen 的模式徹底改變了以往這種蛋白類藥物的設計過程，并能夠通過深度學習創(chuàng)造出與天然蛋白大部分序列均不相同的新蛋白序列，這是一種顛覆式的創(chuàng)新與進步。
上文提到，以AlphaFold 2為代表的AI 技術助力藥物研發(fā)可以實現(xiàn)藥物結構的準確預測，而以ProGen為代表的新一代OpenAI技術則可以直接模擬合成蛋白的新結構，這些新技術都將極大地擴展用于藥物研發(fā)的初始蛋白結構庫，給當前的藥物研發(fā)帶來新的技術革命。
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