人工智能云計算 助力新冠肺炎疫苗藥物研發(fā)

來源：中國經(jīng)濟導(dǎo)報 時間：2020-04-09 14:42:17 作者：成靜

　　新冠肺炎疫情肆虐，已經(jīng)成為全球性的衛(wèi)生緊急事件，全球確診人數(shù)已經(jīng)超過百萬之巨，導(dǎo)致全球經(jīng)濟停滯、生活停擺。如何盡快控制疫情、恢復(fù)正常的經(jīng)濟社會生活？關(guān)鍵就是搶時間、爭速度，盡快研制出對抗新型冠狀病毒的疫苗和有效藥物，并找到精準(zhǔn)的治療方法。

　　這需要政府、企業(yè)、學(xué)術(shù)界和個人的共同努力才能實現(xiàn)。目前，全球科學(xué)家正在爭分奪秒加速疫苗和藥物的研發(fā)。在這個過程中，云計算和人工智能等新技術(shù)發(fā)揮了前所未有的作用。

　　例如，為了支持客戶將更好、更準(zhǔn)確的診斷解決方案加速推向市場，并促進相關(guān)組織機構(gòu)之間的協(xié)作，以盡快推出創(chuàng)新的診斷解決方案，最終緩解未來的傳染病暴發(fā)，亞馬遜公司專門針對新冠肺炎疫情推出了一個專項研究基金——“AWS診斷開發(fā)計劃”（DDI），初期將投資2000萬美元，以實物信貸和技術(shù)支持相結(jié)合的方式提供給需要的研究團隊。

　　新藥研發(fā)流程漫長且耗費巨大

　　一個新藥的研發(fā)過程是什么樣的？上海交大生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授陳海峰向記者介紹，一個新病毒出來之后，第一步要把病毒株分離出來進行測序，然后對病毒基因組的序列進行分析并找到關(guān)鍵蛋白。第二步是通過冷凍電鏡的方法，對病毒蛋白結(jié)構(gòu)進行測定，找到藥物作用的靶標(biāo)。第三步是讓現(xiàn)有的藥物分子和蛋白靶標(biāo)進行作用，并評估哪些小分子能夠和該蛋白更好結(jié)合。第四步，有了這些篩選結(jié)果之后，再通過細(xì)胞實驗等方法證實這個藥物分子確實能夠抑制該病毒。

　　“在有了相關(guān)數(shù)據(jù)之后就可以進行動物實驗了，在動物身上看看藥物是否有效。在證明有效之后，下一步是人體實驗。人體實驗又分一期、二期、三期。第一期是在正常人身上看該藥物有沒有毒性。沒有毒性的話就進行臨床二期，看看對被病毒感染的病人有沒有效果。證明有效之后再進行臨床三期，就是大批量的測試，確定劑型劑量?！标惡７逭f。

　　“傳統(tǒng)的藥物研發(fā)是一個很低效的行業(yè)?！本┛萍际紫茖W(xué)家張佩宇告訴記者，“目前，一個藥物從靶點發(fā)現(xiàn)，一直做到上市，一般需要十幾年，同時也需要十幾億甚至二十幾億美元，才能把這個項目推到上市，給病人去用?！?/p>

　　云計算、人工智能助力藥物研發(fā)加速增效

　　如此漫長的時間和巨大的費用，如何能滿足我們盡快掌握藥物，對抗新冠肺炎疫情的愿望？值得慶幸的是，現(xiàn)代科技，如云計算、人工智能可以幫助這個過程提速增效。

　　“我們通過人工智能和云計算的方法，為藥企提供藥物分子關(guān)鍵性質(zhì)的快速、準(zhǔn)確、可靠預(yù)測，去指導(dǎo)他們的實驗，幫助他們用更短時間、更有針對性的實驗設(shè)計去更好完成研發(fā)?！本┛萍计髽I(yè)傳播總監(jiān)王汝予說，“不僅如此，人工智能結(jié)合云計算的好、快、準(zhǔn)的特性，還能幫助藥企提前預(yù)見到它在研發(fā)當(dāng)中會遇到的問題，然后幫助他們在關(guān)鍵研發(fā)步驟有的放矢地作出決策，從而降低失敗風(fēng)險、提高效率?！?/p>

　　晶泰科技CTO劉陽告訴記者，他們使用AWS云計算的主要訴求是海量的算力、很高的彈性以及安全性。

　　從彈性的角度來講，新冠肺炎疫情暴發(fā)后，他們根據(jù)很少量的關(guān)于病毒蛋白的基因組學(xué)信息構(gòu)建模型，完成大量的高性能科學(xué)計算，用高精度的算法對病毒模型與人體細(xì)胞進行模擬，需要在半小時之內(nèi)開啟數(shù)十萬的CPU集群進行計算，這也就是對高彈性的訴求。

　　還有就是安全性。因為對于藥企來講，核心的資產(chǎn)就是知識產(chǎn)權(quán)，因此需要對數(shù)據(jù)安全有很高的需求。劉陽說，為了保證安全，他們利用云的各種安全的架構(gòu)，比如AWS上用的CloudTrail、GuardDuty等安全產(chǎn)品，搭建安全管理體系。

　　而且，晶泰科技首席科學(xué)家張佩宇告訴記者，使用量子力學(xué)和人工智能的方法可以預(yù)測分子活性與毒性等關(guān)鍵性質(zhì)。在分子還沒有合成出來之前，就可以用計算的手段進行評估，這樣的話就會在早期篩選掉一些成藥性或者毒性評估不好的分子，從而提高藥物研發(fā)的效率，降低成本。

　　那么，到底能提高多少效率？又降低多少成本呢？

　　張佩宇說，早期藥物發(fā)現(xiàn)的過程一般情況下要4~6年，而采用人工智能、云計算可以將這個過程縮短到1~2年。

　　“在我們看來，人工智能結(jié)合我們所做的藥物虛擬預(yù)測的平臺和算法，最大的價值之一就是它打破了現(xiàn)在藥物研發(fā)當(dāng)中的一些線性的限制。原來只有在比較后期的試驗中才能研究的某些非常重要的性質(zhì)，比如說必須有一定量的量產(chǎn)后才能研究它的溶解度。而現(xiàn)在，通過預(yù)測和云計算可以幫助藥物科學(xué)家在比較早期就預(yù)測分子的活性、穩(wěn)定性、最優(yōu)晶型、毒性、溶解度等，幫助藥物科學(xué)家用算法的‘先見之明’，解決一些可能在研發(fā)后續(xù)當(dāng)中會遇到的‘后顧之憂’?！蓖跞暧枵f。

　　“老藥新用”取得較好進展

　　由于新藥研發(fā)是一個非常漫長的過程，不論是疫苗，還是新的廣譜抗病毒藥物的開發(fā)，都要有很漫長的從穩(wěn)定性到安全性的驗證等跳不過去的臨床過程。因此，老藥新用成為更省時省力的一個選擇。而云計算巨大的算力也讓這個過程變得更容易，更省時。

　　那么，針對新冠肺炎疫情，現(xiàn)在的藥物研發(fā)都有什么進展？

　　王汝予告訴記者，針對他們發(fā)現(xiàn)的病毒的幾個關(guān)鍵靶點，他們對近3000個已上市的通過美國藥監(jiān)局（FDA）審核的老藥，還有超過1萬種中藥成分分子，進行了老藥新用的掃描?！拔覀冏铋_始找到了183個可能對這個病毒有潛在治療效果的藥物，并對它們的活性進行了排序，然后又通過更加高精度的計算方法，最終把這個列表縮減到了38個。現(xiàn)在，我們同一些機構(gòu)合作進行生化實驗，希望能夠通過一步一步的實驗驗證，從這38個很有希望的藥物中找到活性更好、更有可能抑制新冠病毒的老藥?！?/p>

　　上海交大陳海峰的團隊在這方面也有自己的進展。他告訴記者，本來他們沒有上云，但是，正好他的一個學(xué)生推薦他參與了AWS的DDI計劃，他們也成為該項目的一個參與團隊，開始采用云計算進行研究。

　　陳海峰說：“用傳統(tǒng)的方法，也就是借助本地的服務(wù)器可能需要的時間會更長，而且，沒有辦法給我們及時反饋。也許我們沒有時間要求的時候，一個月或者兩個月有結(jié)果都沒問題。但是，對于新冠肺炎疫情來說，確實希望能夠在更短的時間獲得更高效的結(jié)果，所以云計算就可以給我們提供這樣一種可能性。利用AWS提供的云平臺，我們很快就能得到所需的算力。在超高算力和全球資源的支持下，我們現(xiàn)在已經(jīng)找到了一些有成藥苗頭的化合物，還要通過實驗去驗證它是不是有效。之后我們會把相關(guān)的數(shù)據(jù)釋放到AWS云上面的公開數(shù)據(jù)集，供下游的課題組去做更進一步的研究，做細(xì)胞實驗、做動物實驗，然后做臨床實驗。”

　　對于人工智能和云計算在藥物研發(fā)過程的運用，陳海峰很有信心。他認(rèn)為，這次新冠肺炎疫情的出現(xiàn)，一定會推動包括虛擬篩選和分子動力學(xué)模擬在內(nèi)的整個藥物研發(fā)過程加快，研發(fā)方法升級，特別是應(yīng)對如新冠肺炎這類疾病，過程是離不開云計算和人工智能的幫助的?！拔覀兊恼n題組通過這次研究能掌握很多這方面的經(jīng)驗，而且，新技術(shù)的應(yīng)用也毫無疑問將提升我國在國際上的整體科研水平?！?/p>

責(zé)任編輯：張薇