參考消息網1月21日報道 據英國《經濟學人》周刊網站1月5日報道，帕特裏克·施瓦布不是普通的藥物研究人員，他的工作場所也不是普通的藥物實驗室。這裡既沒有工作&，也沒有冒泡的液體，也看不見白大褂。施瓦布博士一身黑衣。但對於一個在國王十字區工作的人來説，這身着裝很合適。國王十字區曾經是鐵路貨場和工業區，如今經過改造，已成為倫敦最時尚的街區之一。

  施瓦布博士任職於葛蘭素史克制藥公司。他的工作是利用同樣時尚的計算機科學分支人工智能(AI)來重新構想制藥行業的未來。他正利用人工智能將盡可能多的工作從玻璃器皿轉移到計算機上：用計算機進行藥物設計，而不是用試管。

  為此，施瓦布博士正在開發一款名為Phenformer的軟體工具並訓練它讀取基因組。Phenformer通過將基因組信息與表型(這一生物學術語指特定基因組合所導致的身體和行為結果)&&起來，了解基因如何驅動疾病。這使其能夠生成關於疾病及其潛在機制的新假設。

  位於美國波士頓的生物技術公司英矽智能公司似乎是第一家將新一代人工智能(稱為Transformer模型)應用於藥物研發的公司。早在2019年，該公司的研究人員就想知道他們是否可以利用這些模型從生物和化學數據中發明新藥。他們的第一個目標是特發性肺纖維化，這是一種肺部疾病。

  他們首先利用與這種疾病相關的數據集訓練人工智能，並找到一個有前景的靶蛋白。隨後，第二個人工智能提出能夠附着於該蛋白並改變其行為、但毒性和不穩定性較低的分子。

  之後，人類化學家接手，合成並測試篩選出的分子。他們將研究成果命名為rentosertib，最近已成功完成中期臨床試驗。英矽智能&&，它用18個月確定了一個可開發的候選藥物，而通常這一過程需要四年半的時間。

  英矽智能公司目前擁有40多種由人工智能開發的藥物，針對癌症、腸道疾病和腎臟疾病等病症。其藥物研發方式正在迅速傳播。一項預測結果顯示，在2025年至2030年期間，該領域的年投資額將從38億美元增至152億美元。

  制藥公司與人工智能公司之間的合作也變得越來越普遍。據美國昆泰醫藥公司的數據顯示，2024年宣布的此類交易共有12筆，總價值達100億美元。去年10月，另一家制藥巨頭禮來公司宣布與英偉達公司合作，共同打造制藥業最強大的超級計算機，從而加快藥物的研發。英偉達的芯片承載着transformer模型所依賴的生成神經網絡。

  鋻於制藥行業奇特的經濟模式——進入臨床試驗的候選藥物失敗率高達90%，這使得開發一款成功藥物的成本達到驚人的28億美元——即使是效率上的微小改進也會帶來巨大收益。來自整個行業的報告表明，人工智能已經開始實現這些目標。它將臨床前階段(人體試驗開始前的階段)從3至5年縮短到12至18個月。它還提高了成功率。2024年發表的一項關於人工智能發現的分子在早期臨床試驗中表現的研究結果顯示，其成功率為80%至90%，而歷史平均成功率為40%至65%。

  新藥研發通常從篩選具有潛在生物活性的小有機分子開始，並從中選擇最有可能的分子。人工智能可以篩選含有數百億個分子的庫，使用這些分子的軟體模擬來測試諸如效力、溶解度和毒性等特性，而無需將真正的分子放入試管中進行實驗。

  人工智能也正在幫助改進試驗設計。一種方法涉及“智能體”，它們表現得就像能夠思考和推理一樣。葛蘭素史克公司人工智能主管金·布蘭森向記者演示了一個名為Cogito Forge的基於智能體的系統。當被問及一個生物學問題時，Cogito Forge能夠編寫自己的代碼來幫助回答該問題，收集合適的數據集，將它們組合在一起，然後創建一個演示文稿，最後用圖表顯示它得出的結論。

  由此，它可以生成關於一種疾病的假設，包括可驗證的預測，並嘗試通過文獻檢索對這一假設進行驗證或證偽。（編譯/王海昉）