人工智能使藥物研發更快更高效

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編譯 顧海波

研發藥物費時費力。科學家們先在人體內確定“靶標”，找到是什麽導致了疾病，接著用大量化合物進行測試，以期找到“銀色子彈”——能達到預期效果的化合物，能抑製負面效果，或者加強正面效果。接下來，科研人員在臨床試驗中對這種化合物進行測試和調整，直到獲得監管機構批準，面世造福世人。

據美國《紐約時報》報導，一款普通藥物的研發周期往往長達10年，平均研發費用高達28億美元。如果使用它的患者出現了臨床試驗中未能發現的副作用，這款藥物將面臨被召回的命運。

幸運的是，《紐約時報》稱，得益於信息技術，尤其是大數據、機器學習和人工智能等技術的發展，藥物的研發過程有望變得更快、更高效，出現副作用的可能性更低。人工智能可以以人力所不能及的效率，在更短時間內測試更多化合物，更好地預測它們對預期目標的影響。

美國卡內基梅隆大學的羅伯特·墨菲博士是這一領域的領軍人物。早在20世紀70年代，墨菲博士就開始在藥物研發過程中使用計算機。如今，作為卡內基梅隆大學墨菲計算生物學實驗室的負責人，他欣慰地看到，人工智能使藥物研發一日千里。

“大約從10年前開始，人們提出這樣一個問題：是否有一種方法可以改進藥物研發過程，使我們能夠同時考慮藥物在不同情況下的特性？”墨菲對《紐約時報》說。人工智能就是這個問題的答案。

《紐約時報》稱，人工智能可以針對一個靶標一次性測試近乎無限數量的化合物，並迅速分析測試結果。它可以預測藥物與蛋白質的相互作用、乾預的有效性、可能的副作用，還可以優化分子對藥物的生物反應。算法可以不斷進行學習和迭代，提高效率和準確性。它還可以篩選針對特定靶標的特定化合物，同時監測對其他靶標的影響。這個過程的試驗數量，是傳統的人力研發難以應付的。算法還可以幫助研究人員篩選出最有希望的化合物。

《紐約時報》稱，今年，麻省理工學院的研究人員採用一種深度學習技術輔助藥物研發，它的速度幾乎是以前方法的50倍。

“顯然還有很多工作要做。”墨菲說，“其中最重要的一點是，讓從業者相信，把一些重要決策交給機器是有價值的。”

墨菲所在的卡內基梅隆大學正在試運行世界上第一個基於大學的雲實驗室，這是一個遠程操作的研究機構，使用自動化技術，將試驗過程中的日常判斷任務交給機器，能夠24小時不間斷地同時運行100多個複雜的試驗，整個項目耗資4000萬美元。

“科學家們再也不必說：‘讓我想想接下來我們應該做什麽。’”墨菲說。“你可以讓電腦決定，然後執行，不斷進行試驗，以改善方案，直到達到預期目標。”

他說，人工智能最大的好處是提高藥物研發的精確性。“研發藥物仍然需要很多時間，但你會得到更好的結果。”他告訴《紐約時報》。“我們在下一階段看到的改善，可能是獲得更好的治療方法。”

來源：中國青年報客戶端