當前，利用人工智能參與新藥發(fā)現(xiàn)與設(shè)計，已經(jīng)成為當前新藥研發(fā)的熱門賽道。曾經(jīng)，麻省理工學(xué)院利用人工智能技術(shù)成功發(fā)現(xiàn)新型抗生素--Halicin（哈利辛），該抗生素展現(xiàn)出非常強大的抗菌效果。他們利用人工智能模型的自主學(xué)習(xí)和分析，成功篩選出具有卓越抑制細菌生長能力的分子。該AI模型基于對2000個已知性能分子的深度學(xué)習(xí)，不僅發(fā)現(xiàn)了新的抗生素特征，而且在超大規(guī)模的產(chǎn)品庫中精準篩選出了一個高效的抗生素。本文以哈利辛為例，對此做一分析。
圖1 Halicin（哈利辛）的分子結(jié)構(gòu)式
▲與其他抗菌藥相比，AI發(fā)現(xiàn)的新藥特點如何？
哈利辛這種抗生素對市面上已產(chǎn)生耐藥性的細菌具有強大的殺菌作用，并且不誘導(dǎo)新的抗藥性。與傳統(tǒng)驗證方法相比，利用人工智能模型的篩選速度極快，大大降低了成本。有趣的是，哈利辛表現(xiàn)出人類科學(xué)家先前未曾理解的特征，這一發(fā)現(xiàn)為抗生素研究領(lǐng)域帶來了新的啟示。然而，該特征的本質(zhì)目前仍是未知的，即便在人工智能模型的訓(xùn)練中也無法找到明確答案。這一研究成果表明，人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)超越了人類傳統(tǒng)方法的限制。
人工智能在藥物研發(fā)中帶來了更高效、更經(jīng)濟、更創(chuàng)新的藥物發(fā)現(xiàn)過程。這種超越主要體現(xiàn)在研發(fā)速度、成本效益和對藥物特性的全新認識方面。例如：人工智能模型能夠更迅速、高效地篩選潛在的藥物候選物，相較于傳統(tǒng)的實驗驗證方法，顯著縮短了藥物發(fā)現(xiàn)的時間周期。利用人工智能模型進行藥物篩選大大降低了研發(fā)的成本，相比傳統(tǒng)方法，更經(jīng)濟高效。人工智能模型展示出能夠揭示先前未被理解的藥物特征，這些特征可能在傳統(tǒng)研究方法中很難被發(fā)現(xiàn)，從而為新藥的研發(fā)提供了更多的創(chuàng)新方向。
▲為何被命名為Halicin，這個奇怪的名字？
Halicin（哈利辛）原名其實只有一個代碼，就叫SU-3327，它其實只是一種實驗藥物，或者說藥物原型。它最初被研究用于治療糖尿病，但由于測試結(jié)果不佳，該化合物的應(yīng)用開發(fā)早就已經(jīng)停止，僅被作為實驗藥物使用。后被人工智能（AI）模型發(fā)現(xiàn)哈利辛具有針對多種細菌的抗生素特性。并由此得到正式命名。其名稱"Halicin"是根據(jù)《2001太空漫游》中虛構(gòu)的人工智能系統(tǒng)哈爾而命名的。
《2001太空漫游》是一部經(jīng)典的科幻電影，它在科幻電影史上的地位舉足輕重，被視為科幻電影的里程碑之一。這部電影以其創(chuàng)新的視覺效果、音樂和敘事手法而聞名，為未來的科幻電影設(shè)定了高標準。它展示了一個充滿神秘和驚奇的宇宙，讓觀眾對人類的未來和科技的發(fā)展產(chǎn)生了深刻的思考。它已經(jīng)成為了全球科幻文化的一部分，并對未來的科幻電影和電視節(jié)目產(chǎn)生了深遠的影響。
▲它的具體的效果及前景如何？
在哈利辛剛剛被發(fā)現(xiàn)時，研究者使用計算機深度學(xué)習(xí)方法確定，哈利辛可能是一種廣譜抗生素。這一可能性經(jīng)過體外細胞培養(yǎng)測試和小鼠體內(nèi)實驗證實，顯示對一些耐藥菌株的活性，包括對艱難梭菌、鮑曼不動桿菌和結(jié)核分枝桿菌的作用。其作用機制涉及細菌細胞內(nèi)鐵的隔離，從而干擾其調(diào)節(jié)細胞膜上pH平衡的能力。初步研究表明，哈利辛可能通過破壞細菌在細胞膜上維持電化學(xué)梯度的能力來殺滅細菌。這種作用機制與大多數(shù)抗生素不同，可能使細菌難以產(chǎn)生抗藥性。總的來說，哈利辛展示了作為抗生素的潛力，尤其是對于一些對常規(guī)藥物產(chǎn)生耐藥性的細菌。
圖2 2019-2020年的相關(guān)報道截圖
不過，這個新藥最早于2019年得到報道，但至今仍舊未推出新藥或有任何更新的消息，可能在后續(xù)的新藥研發(fā)中遇到了困難。初步懷疑有以下兩點原因：其一，在新藥研發(fā)中，臨床試驗結(jié)果不理想可能是由于初期試驗未能充分展現(xiàn)藥物的療效或安全性。這種情況下，研發(fā)團隊可能需要重新評估藥物的適用性，采取修改或優(yōu)化的措施。另一方面，安全性和毒性問題也是一個重要考量因素，新藥上市前需要通過嚴格的毒性和安全性評估。如果在研發(fā)過程中發(fā)現(xiàn)了不良的安全性問題或毒性反應(yīng)，可能需要進行額外的研究和修改，以確保藥物對患者的安全性。
▲小結(jié)
綜上所述，機器在藥物研發(fā)方面有超強潛力，特別是處理復(fù)雜信息時。通過深度學(xué)習(xí)，機器能迅速找到規(guī)律，加速新藥發(fā)現(xiàn)。其次，人工智能主導(dǎo)的多學(xué)科合作很關(guān)鍵。計算機、生物和藥物專家組成超團隊，成功用人工智能研發(fā)新藥的關(guān)鍵。這種合作能克服傳統(tǒng)研發(fā)難題，提高效率。機器的成功也告訴我們數(shù)據(jù)至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)讓我們更準確了解藥物效應(yīng)，更有針對性地設(shè)計藥物。總的來說，人工智能讓新藥研發(fā)更高效，為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來新奇的可能。隨著更強大的人工智能的加入，機器人發(fā)現(xiàn)全新藥物的未來即將照進現(xiàn)實。
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