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药物研发是一个复杂，昂贵，耗时的过程，并且具有很高的损耗率。临床研究中发生的药物损耗将导致巨大的资源损失，目前，90%的候选药物在I期临床试验和监管批准中失败。人工智能的出现将彻底改变药物开发过程，可以在短时间内从数百万种候选化合物中快速识别潜在的生物活性化合物。
图1 人工智能在药物发现方面的历史进展
蛋白质结构预测是生命科学领域一个由来已久、令人着迷的问题，同时又以难度大、成本高、进展有限著称。但这个人们本以为需要一个世纪慢慢探索的问题近年来却取得了重大突破：2020年CASP14竞赛中，谷歌公司旗下的DeepMind公司研发的AlphaFold2取得了总分（GDT）92.4/100的成绩，也就是说，计算生物学几乎获得了与实验室方法精确度相当的蛋白质结构预测结果。
大多数人工智能研究者的花费了巨大精力在开发蛋白质设计的工具上，力求工具的产物不同于自然界的任何蛋白，却没有过多地关注这些分子能做什么。但是目前越来越多的研究人员以及人工智能驱动的蛋白质设计公司希望能够设计出更为实用的蛋白质，从清理体内毒性物质到治疗疾病。
今年6月，韩国监管机构授权使用人类设计的新型蛋白质制成首个药物，即COVID疫苗。该疫苗基于一种球形的"纳米颗粒"，由蛋白质组成，是研究人员近十年实验的反复试错所产生的成果。如今由西雅图华盛顿大学的生物化学家David Baker领导的团队发表在《Science》上报告称，由于人工智能的巨大进步，它们可以在短短几秒钟内设计出复杂的分子，而在之前，这一过程则需要几个月的时间。同时人工智能正在帮助科学家们构建自然界中不曾存在的蛋白质。
目前，辉瑞、葛兰素史克、诺华、默克、赛诺菲、基因泰克和武田等知名制药公司的研发部门正在采用机器学习和人工智能来管理生成的大量数据，以提供具有成本效益的解决方案。预计到2024年，基于AI的药物发现市场将达到14.3亿美元，年增长率为40.8%。为控制不断上升的药物发现成本而进行的跨行业合作和伙伴关系数量的增加是导致药物发现和开发中AI市场崛起的主要因素。
中国是全球最大的医药市场，全国有约6000家药企，但中国的制药行业却是大而不强，创新能力严重不足，每年上市的创新药物数量十分有限。人工智能的出现为改变制药行业的现状提供了一条可行的路径。
与传统的高通量筛选方法相比，基于AI的计算管道可以快速筛选虚拟化合物库以识别临床前候选者。除了药物筛选之外，还可以在药物发现周期的不同阶段看到AI工具，例如预测物理性质，生物活性，分子毒性，ADME性质，蛋白质结构预测和患者招募和监测。
“AI”制药仍然处于发展的早期阶段，数据的充足与否和算法的精准有效才是”AI“制药实现深度融合的关键。在未来发展中，随着国内多家头部科技公司纷纷布局“AI”制药这一领域，人工智能在我国学术界和制药公司的影响力将显著增强。我们期待会有更多的药企与研究所能够加大合作力度，深耕算法，精准产生化合物，缩短新药研发周期，造福广大患者。
为了让大家更好人工智能在药物研发中的应用，12月20日（周二）14:00-15:30，金斯瑞生物和百图生科将联合生物制品圈共同举办《精准结构预测与湿实验平台在AI药物研发中的应用研讨》线上分享，共聚AI制药行业的资深专家，针对人工智能在药物研发中的应用中所面临的困难与挑战，采用基本原理讲解、案例分析和互动答疑等方式，围绕行业发展现状，对人工智能在药物研发中的应用展开研讨，共促生物制药行业蓬勃发展。
袁勋 金斯瑞 哺乳蛋白部负责人
袁勋博士毕业于中国科学院上海生化细胞所，博士期间主要从事基因表达调控过程中重要蛋白质分子的结构生物学研究，在《Nature》,《 Nature Cell Biology》, 《Journal of Biological Chemistry》等杂志发表多篇学术论文。加入金斯瑞生物科技有限公司前曾在上海药明生物技术有限公司担任蛋白科学高级研究员的职位。自2020年加入金斯瑞生物科技有限公司以来主要负责重组蛋白和抗体表达平台的研发与生产管理工作，成功建立Next Generation CHO platform (TurboCHOTM Platform)，为海内外众多制药公司、生物技术公司和科研院校提供高通量，高产量，高质量的重组蛋白生产服务，每年交付数超过20,000个。目前袁勋博士负责金斯瑞哺乳蛋白部门，在重组蛋白和抗体的表达与纯化上有着丰富经验。
李辉 百图生科 蛋白质计算负责人
李辉毕业于复旦大学，曾就职于阿里巴巴/蚂蚁集团，担任博弈攻防算法负责人，在大规模深度学习和博弈论等方向拥有丰富的科研和工业落地经验，先后在人工智能领域ICML/ICLR/NeurIPS/AAAI/ECCV等国际学术顶会发表10多篇论文并担任审稿人，拥有30项发明专利和5项软件著作权，其中欧美全球专利超过20项。自2021年加入百图生科以来，主要负责AI驱动的抗体设计技术平台搭建，主导的抗体结构预测算法xTrimoABFold在不依赖MSA共进化信息的情况，模型预测精度可以大幅度超越AlphaFold2 30%以上，同时推理速度提高151倍，取得业界SOTA水平。他主导研发的蛋白质复合物算法与DeepMind研发的AlphaFold-Multimer相比也有大幅度提高，在AI驱动的蛋白质计算方向拥有丰富实践经验。
金斯瑞
金斯瑞生物科技股份有限公司（HK.1548）是全球重要的生命科学研发与生产服务提供商。植根于坚实的基因合成技术，金斯瑞现已建立四大平台：生命科学服务及产品平台、生物医药合同研发生产（CDMO）平台、细胞治疗平台及工业合成生物产品平台。
金斯瑞2002年成立于美国新泽西，并于2004年在中国南京设立研发和生产总部。2015年，金斯瑞在港交所主板挂牌上市，法人实体遍及中国、中国香港、美国、日本、新加坡、荷兰、爱尔兰。业务营运范围覆盖全球140多个国家和地区，为18余万客户提供优质、便捷、可靠的服务与产品。
截至2021年12月31日，金斯瑞在全球拥有超过5,200名员工，其中40%以上的员工拥有博士或硕士学位。金斯瑞拥有多项知识产权，其中包含超过180项授权专利与670多项专利申请，以及高密集数量的技术机密。
秉承“用生物技术使人和自然更健康”的企业使命，金斯瑞致力于成为全球“最受信赖的生物科技公司”。截至2021年12月31日，全球范围已有超过65,600篇经国际同业审阅的学术期刊文献引述了金斯瑞的服务及产品。
百图生科
百图生科（BioMap）是中国首家生物计算引擎驱动的创新药物研发平台，由百度创始人李彦宏于2020年创立。
公司致力于结合前沿AI和生物技术，构建高通量干湿闭环的生物计算引擎，建模蛋白质/免疫细胞/免疫系统的复杂规律，从而开发全新的蛋白质药物 — “ImmuBot免疫机器人”，重编程免疫系统、治疗数十种免疫相关疾病。
目前，公司已在北京、苏州、硅谷建立了三个研发中心和上万平米的高通量实验室，组建了由多位院士和产业专家领衔的数百人专业团队，所开发的数千亿关系的多组学免疫图谱、上千亿参数的多模态生物计算大模型、年产上亿组数据的智能化蛋白质与免疫系统实验模拟器等一系列重大科学装置处于世界领先水平。公司目前围绕多种肿瘤免疫和自身免疫疾病建立了30余个自主药物研发项目，并通过卓越开发者计划与国内外著名机构建立了数十个联合开发项目。
参考文献
[1]Tripathi, Manish Kumar et al. “Evolving scenario of big data and Artificial Intelligence (AI) in drug discovery.” Molecular diversity vol. 25,3 (2021): 1439-1460. doi:10.1007/s11030-021-10256-w
[2]Zhu, Hao. “Big Data and Artificial Intelligence Modeling for Drug Discovery.” Annual review of pharmacology and toxicology vol. 60 (2020): 573-589. doi:10.1146/annurev-pharmtox-010919-023324
[3]http://www-nature-com-443.bjmu.ilibs.cn/articles/d41586-022-02947-7
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