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新闻，AI药物开发企业Insilico Medicine克日宣布，其在全球首次行使人工智能发现新机制特发性肺纤维化(IPF)这一异常难治疾病的药物，这项新的研究功效在全球局限内是标志性的里程碑事宜。

值得注意的是，从疾病假设到临床前候选药物，Insilico的AI制药只用了18个月，破费约为200万美元的经费，研发成本相当于类似项目的十分之一。与传统药物研发流程相比，速率与成本都不在一个量级。

众所周知，研发一种新药推向市场是一个庞大且消耗资源的历程，制药公司平均需要破费26亿美元，以及长达10年的研发时间，且失败率达90%以上。市场上很少有真正创新的药物。Insilico Medicine正是专注于生长将前沿AI手艺与新药研发相连系的创新能力，将AI赋能药物研发，既能够缩短药物研发的时间，又能够大大降低成本。

AI，改写药物发现历史

新药研发是人类生长中最庞大、最具风险和耗时最漫长的手艺研究领域之一。2020年，FDA共批准53款新药上市，其中35种是小分子药物，这是史上新药获批数目最高的一年，而且这些药物中的许多都是针对已知分子靶点，但发现能够作用于普遍适应症新靶点的新分子是极其罕有的。

Insilico Medicine打破了这一纪录。最近，Insilico Medicine宣布全球首次行使人工智能发现了新机制的治疗特发性肺纤维化的临床侯选化合物——即首次行使许多相互关联的深度学习模子和其他先进的人工智能手艺，乐成地将生物学和化学连系起来，发现了一个新的生物靶点，并天生了能够作用于特发性肺纤维化(IPF)这一异常难治疾病的一个新的小分子。

“我们举行了所有需要的人类患者细胞、组织和动物验证实验，证实其是能够作用于新型泛纤维化靶点的首个临床前候选分子药物，现在正在为临床开发做准备。”Insilico Medicine首席科学官任峰博士先容。

IPF是一种普遍的疾病，仅限于肺部，多发于中老年人群。随着病情的生长，患者的康健逐渐恶化可能危及生命。纤维化是主要的朽迈相关疾病历程之一，Insilico行使深度神经网络基于岁数和差别类型的纤维化举行训练，从而识别了一系列相关靶点。

任峰详细注释了IPF新药研发的历程：为了确立初始假设，Insilico训练深度神经网络对组织特异性纤维化以及患者的岁数和性别相关的组学和临床数据集举行训练。然后，行使PandaOmics 靶点发现系统中实现的一系列靶点发现工具，对揭晓在《自然通讯》上的庞大基因和路径举行评分，并通过深度特征选择、因果推理和de novo路径重构获得相关靶点。靶点新颖性和疾病关联评分由自然语言处置(NLP)引擎举行评估，该引擎剖析了来自数百万数据文件的数据，包罗专利、研究出版物、科研经费和临床试验数据库。效果，PandaOmics 发现了20个用于验证的靶点，将其缩小到一个新的细胞内靶标，并对其作进一步剖析。

Chemistry42是用于药物发现的天生式化学模块。该模块包罗天生引擎和评分引擎的集成，自动天生具有适当物理化学性质的成药性高的分子结构。事实证实，Chemistry42天生的这一系列新型小分子在靶点抑制方面显示出优越的远景。

在后续的体内研究中，这个系列分子被证实可以改善博莱霉素诱导的小鼠肺纤维化疾病模子的纤维化疾病，从而进一步改善肺功效。这些化合物也在14天的小鼠重复剂量局限发现(DRF)研究中证实了优越的安全性。

这个系列中显示最好的分子于2020年12月被提名为临床候选化合物举行临床前研究，从而进一步推进到临床研究。临床前研究已经最先，现在，候选药物的放大/工艺开发正在举行中，计划在今年年底前完成临床前研究，并在今年底或明年初最先临床一期试验。

任峰指出，现在整个制药行业面临三个配合的痛点：第一是若何找到合适的靶点或者全新的靶点来治疗某种疾病；第二是找到靶点之后若何发现或者发现全新的化合物，去针对这个靶点推向临床；第三是怎么样设计好的临床方案去削减临床上的不能展望性。

基于此，Insilico Medicine发现了Pharma.AI人工智能平台，在这个平台上针对这三个痛点发现了三个差别的人工智能引擎。

“首先PandaOmics主要是通过组学的数据剖析来辅助我们举行靶点发现。第二个人工智能的引擎Chemistry42是一个基于天生式匹敌网络以及深度学习这一先进手艺，基于卵白结构或者配体结构举行化合物的设计，辅助我们找到全新的小分子化合物。Insilico Medicine的另一款人工智能引擎InClinico可以辅助去展望临床试验的效果，同时也能指导准确的临床实验方案。”任峰说，Insilico Medicine前期正在试图把这三个人工智能的系统统一起来一体化用于新药研发。

据了解，为了乐成获取临床前候选药物，Insilico设计并合成了不跨越80个分子，其中有几个分子到达临床前候选化合物的水平，这是迄今为止取得的亘古未有的命中率。而且整个研发历程仅花费短短18个月，研发成本相当于类似项目的十分之一。

AI之于医疗康健，是万能的吗？

只管我们对人工智能平台现在的功效感应兴奋，但推翻式的改造制药行业的事情才刚刚最先，领先的药物研发机构要大规模接纳人工智能驱动的研发还需要一段时间。

而这并不故障资源争先结构。2019年9月，InsilicoMedicine曾获得3700万美元B轮融资，由启明创投领投，跟投方包罗斯道资源、F-PrimeCapital、礼来亚洲基金、创新工厂、百度风投、兰亭投资、BOLDCapital Partners等。

启明创投主管合伙人梁颕宇以为，AI在医疗板块的应用若是用1-10来打分，现在大概是在1分左右，远景还异常宽阔。她示意，AI在医疗领域第一个大规模的应用是AI 影像，这得益于AI图像识别手艺生长的成熟，后面逐步衍生到药物研发的领域，并取得了很好的希望。从医疗领域全景来看，另有许多AI没有介入的领域，许多问题更庞大，需要更长的时间、更系统化的解决方案。

在梁颕宇看来，未来十年，中国将成为全球医药创新的主要气力，中国将在药物的原发性创新上成为引领者和推动者。药物研发是人工智能最主要和最大的应用场景之一，人工智能则是药物研发最重大的手艺盈利之一。“Insilico Medicine不仅在手艺上是领先的AI辅助药物研发企业，同时也缔造了怪异的、充满潜力和希望的商业模式，即通过自主研发的Pharma.AI平台提供人工智能驱动的药物发现服务和软件，以及自主开发临床前项目。”

事实上，在AI药物研发方面，无论国际制药大厂照样科技巨头都已最先行动。相关数据显示，现在，全球用AI来辅助药物研发的公司已经跨越200余家，在手艺方面，Benevolent AI、IBM Watson、Numerate、InsilicoMedicine等也都是赛道上的头部玩家。

创新工厂董事长兼CEO李开复博士当年在洛杉矶第一次见到Insilico Medicine创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov，印象异常深刻。“Alex身上有几个很突出的特质，第一个也是最主要的，他是连系生物和AI两方面的专家，世界上这样的人才是异常少的。Alex生物学专业结业，然则他自学成为了一个AI和计算机方面的专家，甚至在GPU方面都有一些行业事情经验。然后他那时跟我说，AI 生物学可以做种种神奇的事情，除了制药之外还可以延伸寿命，而且周围围绕他的都是一些世界级的长寿专家我发现我已经晚来了一步，以是一定要争取这个机遇投资这家公司。”

创新工厂投资Insilico Medicine，从早期看好公司专注把前沿AI手艺与新药研发相连系的创新能力。这次在AI手艺平台的支持下，快速研发推进针对特发性肺纤维化病症的潜在的首创药物分子，并乐成到达临床前候选药物的里程碑，一定程度上验证了AI算法连系药物化学与生命科学，能够更高效的研发出有伟大潜力的候选药物分子，在全球局限内是个标志性的里程碑。

那么，AI之于医疗到底是不是万能的？未来20年“人工智能 生命科学”的场景若何？李开复以为，机器人的诊断水平一定会跨越医生。由于一套人工智能诊断系统，可以在很短的时间内诊断几十亿病人，机器人学习到的内容与数据一定是伟大的。未来人机连系将大幅提升人类的康健水平。他先容说，现在有了实验室机器人，另有手术机器人，其中在手术领域，机器人介入率已经靠近20%，未来这个比例还会不停增添。同时还将有更多新型机器人泛起，好比纳米机器人，它们甚至可以进入人体，辅助人类与癌症匹敌。