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科技巨头正逼迫制药商仓促入局

2019年12月10日 文章来源:网络整理 热度:170℃ 作者:刘英

Alphabet的DeepMind破解了一个长期困扰生物学家的问题,在医疗保健领域掀起了一场技术军备竞赛。

机器学习技术在国际象棋比赛中击败了人类,并在全球范围内引起轰动。在给毫无戒心的人打诈骗电话时,它惊人的逼真人声模仿能力得到了展示,一时在网上掀起了轩然大波。

科技巨头正逼迫制药商仓促入局

谷歌母公司Alphabet旗下人工智能子公司DeepMind在两年一度的生物大会上展示的一项不太引人注目的技术,可能会颠覆制药商发现和开发新药的方式。它还可能加大对全球最大制药公司的压力,迫使它们为一场技术军备竞赛做好准备。以科技为依托的制药新秀已经加入了这场混战。

去年12月,在墨西哥里维埃拉举行的CASP13会议上,DeepMind的新技术在预测蛋白质的形状方面击败了经验丰富的生物学家。蛋白质是疾病的基本组成部分。这一看似深奥的研究有着重要的意义:一种能够精确模拟蛋白质结构的工具可以加速新药的开发。

“这绝对令人震惊,”一名科学家在原始结果发布到网上后发推说道。会议创始人、马里兰大学计算生物学家John Moult表示:“它完全是一个惊喜。与我们自身能够做到的成果相比,它的前景不可限量。”

为了找到药物治疗疾病的方法,对蛋白质结构进行分类是一个极其复杂的工程。研究人员还没有完全理解蛋白质是如何形成的。同时,还有一个数学问题:蛋白质的形状可能比宇宙中的原子还多,这使得预测成为一项艰巨的计算任务。四分之一个世纪以来,计算生物学家一直在努力设计出能胜任这项任务的软件。

DeepMind在蛋白质折叠(蛋白质获得三维形状的物理过程)方面经验有限,但凭借最新的神经网络算法,DeepMind完成了全球50个顶级实验室所能完成的事情。

在会议举行的玛雅主题度假村,与会者的兴奋之情溢于言表。两位DeepMind的演讲者被科学家们一直追问他们是如何做到这一点的。几小时后,英国《卫报》表示,DeepMind的人工智能可能“开启医学进步的新时代”。在一篇博客文章中,该公司夸口说,它的蛋白质模型“比以前的任何模型都精确得多”,“为药物发现带来了新的潜力”。

DeepMind在一封电子邮件中表示,该公司的科学家“完全专注于他们的研究”,无法接受采访。

DeepMind的模拟还不能够产生对药物发现非常重要的原子水平的分辨率。尽管许多公司都在寻找利用计算机识别新药物的方法,但很少有基于机器学习的药物发展到可以在人体上进行测试的地步。还需要花费数年的时间,人们才能知道这样的软件是否能定期发现有希望的治疗方法,而这些方法是研究人员可能会错过的。

人工智能是医疗保健领域一个非常热门的词汇,经常被吹捧为一剂包治百病的灵丹妙药。它被认为是一个潜在的解决方案,可以修复繁琐的电子病历,加快诊断速度,使手术更加精确等。DeepMind的成功表明,该技术有可能在制药行业最昂贵、最容易失败的领域之一得到实际应用。

一些观察人士表示,一个由外部人士组成的团队能够在解决生物学中最棘手的问题之一上取得如此重大的进展,这令该领域的研究人员大失颜面。对制药行业来说,这也可能是其遭受冲击的一个预兆。制药行业在研发上投入了数十亿美元,但却被科技公司打了个措手不及。

参加这次会议的哈佛大学计算生物学研究员Mohammed AlQuraishi在一篇博客文章中写道,大型制药公司没有在蛋白质折叠方面投入大量精力,基本上是把这个领域让给了科技公司。当制药公司还在犹豫不决时,“Alphabet突然进来搅局,在他们的专属领地开辟了自己的区域,”他写道。

众所周知,找到新药并将其推向市场是非常困难的。据估计,大型制药公司至少需要花费超过25亿美元才能为病人提供一种新药。进入人体临床试验的10种疗法中,最终只有一种能够进入药店。同时,医疗科学进展缓慢:在人类基因组测序后的近20年里,研究人员仅仅发现了治疗大约7000种已知罕见疾病中的一小部分的方法。

此外,大约有2万个基因会以至少十万种方式发生病变,并且产生的蛋白质之间可能存在数百万种相互作用。对于制药行业来说,手工检测所有这些组合几乎是不可能的。

“如果我们想了解人类生物学中的其他97%,我们将不得不承认对我们来说太复杂了,”Chris Gibson说。他是Recursion Pharmaceuticals的联合创始人兼首席执行官,该公司是一家位于盐湖城的创企,利用机器学习来寻找新的治疗方法。

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