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新药研发“山高峰险” AI for Science提速进度条走到哪了?
日前,在深势科技的新一代药物计算设计平台 Hermite发布会上,记者在现场采访获悉,目前最有效的分子模拟技术比上一代效率提升了1000倍以上。

《科创板日报》11月5日讯(记者 朱洁琰)从研发效率来看,可以说,新药研发仍是一座风光无限的险峰:一种新药的研发平均耗时十年以上,研发投入超过10亿美元,成功率却不足1/10。而 AI for Science 的新范式,或有望成为征服这座险峰的关键所在。

我们正在这条路上——

日前,在深势科技的新一代药物计算设计平台 Hermite发布会上,《科创板日报》记者在现场采访获悉,目前最有效的分子模拟技术比上一代效率提升了1000倍以上。

“AI for Science作为一种新的研发范式已经成为领域热点,我们从业者应该持续定义与解决行业关键问题,运用一切先进的计算手段提升计算模拟效率,从而尽快促进药物研发模式从随机筛选走向理性设计,从经验驱动迈向数据与模型驱动,从‘劳动密集’到‘计算密集’的智能化转变。”深势科技创始人兼CEO孙伟杰对《科创板日报》记者表示。公开资料显示,深势科技创立于2018年,曾在18个月内连续完成4轮融资,最近一轮融资额达数千万美元。

研发的每个环节都有提升空间

药物研发要经历靶点的发现与验证、先导化合物的发现与优化、候选化合物的挑选及开发和临床研究等多个阶段。大体来看,临床前研究的不确定性更大,临床研究的成本则更高。

据深势科技对《科创板日报》记者的介绍,从本质上来说,小分子化学药是由原子、分子排列组合而成的,他们的结构与其对疾病相关靶点的活性和其他成药性质息息相关,需要通过实验试错来找到、优化出理想的物质结构,再通过动物模型验证,最终面临临床试验的终极大考。

传统的小分子药物研发,通过实验从已知分子库中穷举探索动辄上万个类药分子,并基于科学家的经验和见解进行设计优化、再实验验证,如此反复数轮,最终找到潜力药物。

耗时费钱的实验具有局限性,与科学家的个人经验、甚至运气高度相关;而其中的筛选试错、设计优化等步骤,完全可以借助AI算法来提高效率和成功率。

以深势科技此次发布的Hermite平台为例,该平台涵盖了从蛋白结构预测到动力学研究,从苗头化合物发现到自由能评估等环节。如蛋白质结构预测工具Uni-Fold,较以往平台训练时间至少可以减少50%,复合蛋白预测精度至少提升15%;Uni-IFD可以精确预测药物与靶点的结合模式;Uni-FEP能够基于自由能微扰理论、分子动力学、增强采样算法,以化学精度高效评估蛋白质与配体的结合亲和能。

晶泰科技联合创始人兼CEO马健对《科创板日报》记者表示,从目前AI的能力上看,其能覆盖的点有很多,但相对来说,在分子设计、研究蛋白的层面上比较优势更强。“但当我们建立了足够的自动化、数字化水平后,AI的智能化程度也就越高,在药物研发上突破的点也就越多。”晶泰科技系国内跑得最快的一家AI+药物研发企业,其在2021年完成D轮4亿美元融资,融资总额超过8亿美元,创全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。

AI+药企的合作已经落地

另一方面,药企对AI制药的态度也从谨慎转变到更大规模的合作。

在上述发布会上,《科创板日报》记者获悉,甫康药业与深势科技签订战略合作协议,基于深势科技“人工智能+分子模拟”的算法,融合甫康药业在大分子和小分子创新药物研发方面的积淀,双方将一起构建新型CoreD特色虚拟化合物库,加强First in Class新药创新技术平台的建设。

“我们认为AI+药物研发的门已经打开了,如果有先进计算技术的AI公司和有药物开发经验的公司配合,也许能够发现行业里更多的东西,比如GPCR靶点的预测、蛋白结构的优化等。还有尽可能建一些特色库,一旦做好了,可能是未来一个很大的方向。”甫康药业CEO沈孝坤对《科创板日报》记者表示。

除了创新药企,CXO企业也正在与AI制药建立联系。

据悉,近期刚刚上市的CXO企业泓博医药(301230.SZ)与深势科技已经合作超过一年。“我们有6个客户、8个项目使用了深势科技的Hermite平台,发现在设计的分子与蛋白结合的亲和力这一块,模拟出来的数据和实测的数据非常吻合。本来一般情况下,这个过程需要2至3年,现在可以很大程度地缩短时间。”泓博医药药物化学高级副总裁蔡振伟博士告诉《科创板日报》记者。

对于当前科学实验中遇到的问题,深势科技创始人兼CEO孙伟杰还特别提出了科学实验算法的分级理论,即如何对算法设定合理的期望,怎样的算法是可以大规模替代实验的工业级算法。算法分为L1至L3三个级别:L1为模仿现实,即对实验结果的复制和外推;L2为预测现实,对现象的预测接近实验精度,并有可预期的误差范围;L3为搜索现实,这就要求能够准确预测现象,并能从空间中直接搜索最佳结果。

“当前,对于化学、生物、材料、药物等实验学科,并不一定追求百分之百准确的算法,只要能够大幅缩小实验误差,明确精度边界,就可以大规模的替代此前的实验模式,所以大规模推广L2级别,积极发展L3级别的算法,将引领未来实验科学算法的前进方向。我们的目标是到2025年,在主要模块上实现L2级别的算法;到2023年实现L3级别的算法。”孙伟杰说。

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