使用人工智能技術(shù)研發(fā)癌癥新藥 真的靠譜嗎?

美國(guó)國(guó)家癌癥研究所估計(jì)有十分之四的美國(guó)人可能會(huì)在某一時(shí)刻被診斷出癌癥。33%的癌癥患者壽命不會(huì)超過(guò)5年,這讓他們幾乎沒(méi)有時(shí)間去尋找有效的治療方法。新的抗癌藥物需要10年時(shí)間才能推向市場(chǎng),這一推廣過(guò)程涉及動(dòng)物試驗(yàn)、人體試驗(yàn)和監(jiān)管審查——而其實(shí)驗(yàn)成功概率僅有7%。那么,市場(chǎng)上食品和藥物管理局批準(zhǔn)的藥品不足2000種,這是否令人驚訝?(不是2000種癌癥治療藥物,是2000種治療所有疾病的藥物)

一家名為Insilico Medicine的生物技術(shù)研究公司希望通過(guò)在人工智能(AI)的幫助下大幅削減研究所需的時(shí)間,從而徹底改善藥物研發(fā)現(xiàn)狀。在醫(yī)學(xué)雜志《Oncotarget》發(fā)表的一項(xiàng)研究中,一個(gè)由Insilico Medicine領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)詳細(xì)介紹了他們的方法。從本質(zhì)上講,其研究人員建立了兩個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(被稱(chēng)為生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)稱(chēng)GANs)。其中一項(xiàng)研究提出了可能具有抗癌特性的新分子;另一種則是否定哪些藥物抗癌無(wú)效。Polina Mamoshina是Insilico Medicine的一名研究科學(xué)家。她說(shuō),“最好是用藝術(shù)的類(lèi)比來(lái)解釋?zhuān)绻┌Y藥物是藝術(shù)作品,那么第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)將是一個(gè)試圖對(duì)其進(jìn)行模仿的藝術(shù)學(xué)生,而第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)將是一名藝術(shù)專(zhuān)家。

回到GANS,第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)一直試圖“欺騙”后者,讓后者接受新的分子作為合法藥物,這兩種方法都能更好地了解癌癥治療應(yīng)該是什么樣子。一旦它們通過(guò)相互測(cè)試,這些網(wǎng)絡(luò)就可以用來(lái)檢測(cè)化合物,以檢測(cè)它們的抗癌潛力。通過(guò)這種方式,Insilico?Medicine研究團(tuán)隊(duì)從一個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選了7200萬(wàn)種化學(xué)物質(zhì)。在GANS中選擇的這些化合物中已經(jīng)有60項(xiàng)獲得癌癥治療藥物專(zhuān)利,這意味著網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地鑒定出這些藥物,而其選擇的其他化合物也很可能值得進(jìn)一步研究。

與體外實(shí)驗(yàn)(試管)實(shí)驗(yàn)相比,silico實(shí)驗(yàn)室的(計(jì)算機(jī)測(cè)試)方法的速度更快。研究人員并沒(méi)有去尋找新的癌癥治療方法,而是使用一百萬(wàn)種已知的有治療潛力的化合物,而在短短一個(gè)月時(shí)間里,研究人員就可以將候選名單縮小到100個(gè)。

這種方法不僅可以更快的促進(jìn)藥物開(kāi)發(fā),而且還能給研究帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)效益。每一種實(shí)驗(yàn)失敗的藥物,都會(huì)造成勞動(dòng)力和資源價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的損失。Journal of Health Economics的一項(xiàng)研究估計(jì),每一種實(shí)驗(yàn)失敗的藥物比每一種實(shí)驗(yàn)成功的藥物成本增加了超過(guò)16億美元。有了更少、更精確的搜索范圍,研究人員可以節(jié)省數(shù)百萬(wàn),甚至數(shù)十億。

但并非所有人都對(duì)silico testing的應(yīng)用抱有信心。Mamoshina承認(rèn),許多使用更傳統(tǒng)的生物和化學(xué)方法的癌癥研究人員不熟悉人工智能,這樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能會(huì)不好取信于他們。“對(duì)他們來(lái)說(shuō),這是一個(gè)黑盒子,”她說(shuō)。“這真的很難理解,這也是為什么他們會(huì)對(duì)此持懷疑態(tài)度。”

與其他尖端技術(shù)一樣,炒作也可能推動(dòng)了Insilico Medicine的進(jìn)步,但是也買(mǎi)下了隱患。Olexandr Isayev是北卡羅來(lái)那大學(xué)的助理教授,他的實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)人工輔助藥物發(fā)現(xiàn)的方法。他承認(rèn),對(duì)于一項(xiàng)尚未提供任何實(shí)質(zhì)性成果的技術(shù),人們剛開(kāi)始可能會(huì)表現(xiàn)的過(guò)于興奮。“大多數(shù)發(fā)表的論文,包括這篇論文,都是純粹的計(jì)算性的,”他說(shuō)。“所以,一些預(yù)測(cè)可能是錯(cuò)誤的。我真的很想看到“人工智能發(fā)現(xiàn)”的藥物分子的首次被實(shí)驗(yàn)確認(rèn)是成功的。”

該公司并沒(méi)有將這種技術(shù)以軟件即服務(wù)模式的形式進(jìn)行授權(quán),而是將研究范圍擴(kuò)大到網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能識(shí)別出的具有抗癌潛力的分子上。一旦這些化合物通過(guò)傳統(tǒng)的體外測(cè)試,它們就會(huì)被授權(quán)給制藥公司進(jìn)行進(jìn)一步的監(jiān)管審查,如果一切順利的話(huà),市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)也會(huì)得到批準(zhǔn)。今年8月,該公司宣布,Insilico Medicine正與制藥業(yè)巨頭葛蘭素史克合作,開(kāi)始實(shí)施一些新的研究技術(shù)。

Insilico Medicine對(duì)這種新方法的信念,反映在它決定對(duì)自己發(fā)現(xiàn)的藥物進(jìn)行授權(quán)的決策中,而不是反映在發(fā)現(xiàn)藥物的工具。然而,對(duì)于該公司來(lái)說(shuō),要證明人工智能確實(shí)能夠剔除早期發(fā)現(xiàn)的藥物確實(shí)治療無(wú)效的猜測(cè),他們將不得不回到實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行檢測(cè)。

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2017-10-16
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