據(jù)悉，一款使用人工智能創(chuàng)造的OCD藥物將在人類身上進行測試。
英國初創(chuàng)公司Exscientia聲稱，他們已經(jīng)開發(fā)出第一款使用人工智能創(chuàng)造的藥物，將在人類身上進行臨床測試。這種藥物是用來治療強迫癥的，從概念設計到制作出臨床測試用的膠囊之間不到一年時間。人體試驗將于三月份開始，但問題是你會愿意服用一種使用人工智能軟件設計的藥物嗎？
由人工智能設計藥物的優(yōu)勢相對比較簡單。目前有許許多多可能用于藥物治療的分子，太多了，以至于世界上所有的醫(yī)學研究人員都參與進來也無法完成人工測試。但是，通過使用不同類型的人工智能，計算機系統(tǒng)可以通過不同的分子來發(fā)現(xiàn)和挖掘，將它們與不同的參數(shù)進行比較，并以比人類更快的速度學習最有藥物治療潛力的化合物。
人工智能當然是強大的，但有些人懷疑這項技術是否可靠，并質疑它在醫(yī)療保健等領域應該扮演什么樣的角色。在藥物研究方面，一些人擔心這項技術可能被過度宣傳了，他們認為人工智能的發(fā)現(xiàn)可能不像我們想象的那樣具有突破性。
Exscientia的首席執(zhí)行官Andrew Hopkins認為，人工智能意味著在尋找新藥物的過程中，合成更少的測試化合物、運行更少的實驗。Hopkins表示：“機器學習算法會自動優(yōu)先選擇最能提供實驗合成和測試所需信息的化合物，并使系統(tǒng)獲得比人類更快的學習速度。”
當然，人工智能不僅可以用來開發(fā)新的化合物。這項技術還可以通過科學研究和病人數(shù)據(jù)進行挖掘，有助于激發(fā)舊藥物的再利用，以及其他更廣泛的應用。它的應用范圍甚至可以比藥物治療更廣泛：研究人員已經(jīng)開始使用人工智能來追蹤武漢新型冠狀病毒的傳播，而且這項技術也正在被用于解決美國的阿片類藥物危機。
Hopkins接著解釋說，他公司的平臺是第一個生產(chǎn)出人工智能藥物并將在臨床試驗中進行測試的平臺。他說，最終產(chǎn)生的化合物被稱為DSP-1181，預計比現(xiàn)有的其他強迫癥藥物持續(xù)時間更長，療效更強。擁有該藥專利權的日本制藥公司住友大研制藥（Sumitomo Dainippon Pharma）將監(jiān)督該藥的臨床開發(fā)。第一階段的人體試驗，將測試藥物的安全性和人體對藥物的反應，也將在日本進行。
盡管這種新藥的研發(fā)看起來很了不起，但仍然存在一些合理的懷疑點。人工智能可以幫助我們找到新的分子，但人工智能發(fā)現(xiàn)的分子最終有可能與我們已經(jīng)研究過的分子相似。這是來自于致力于藥物研發(fā)的Novartis研究員、化學家Derek Lowe的警告。在他的醫(yī)藥行業(yè)博客中，Lowe解釋了僅僅找到一種潛在的化合物并不能保證科學家們真正理解他們試圖治療的疾病的生化特性，或者說這種藥物甚至會起作用。
“問題是，臨床前藥物優(yōu)化不是問題，”他在談到Exscientia的聲明時寫道。“在我看來，這個項目充其量只不過是節(jié)省了幾個月的時間，把他們的化合物送入同一個黑匣子碎紙機，就像所有這類藥物項目在人體試驗時進入的碎紙機一樣。”
與此同時，人工智能輔助藥物的發(fā)展提出了一個問題：人們應該在多大程度上適應這些新的研究方法。從長遠來看，人工智能設計的藥物與人類單獨開發(fā)的藥物有何不同？誰應該制定在藥物研究中使用人工智能的規(guī)則？
與人工智能的所有應用一樣，衛(wèi)生當局正試圖找出研究和管理這些工具的最佳方法。雖然美國食品和藥物管理局不會對這個特殊的新藥發(fā)表評論，但FDA發(fā)言人Jeremy Kahn表示，該機構致力于維護公共衛(wèi)生標準，同時保護創(chuàng)新，其藥物評估和研究中心正在評估人工智能工具可能會帶來的監(jiān)管標準提升。
Kahn稱：“人工智能在藥物開發(fā)中的全部作用仍在闡明之中，考慮到這一涵蓋范圍內(nèi)的工具和技術，利益相關者對人工智能有不同的理解。重要的是，無論所涉及的技術進步如何，支持藥品批準所需的證據(jù)標準都保持不變。”
與此同時，Exscientia的一位發(fā)言人說，這種藥物必須符合在日本進行第一階段試驗的任何其他藥物的要求。
重要的是要記住，如果基于人工智能的藥物開發(fā)真的奏效，Exscientia和其他制藥公司將會賺很多錢。主要的生物技術投資在技術上的減少也說明了這一點。大型制藥公司越來越多地將資金投入到人工智能領域，而Exscientia正與包括Bayer和GlaxoSmithKline在內(nèi)的幾家制藥巨頭合作開發(fā)新藥。Exscientia的投資者包括德國制藥公司Evotec和Bristol-Myers-Squibb。
因此，在接下來的幾個月里，你可能沒有機會嘗試人工智能設計的藥物——除非你是在日本嘗試這種新藥的精選被試之一。盡管如此，最近的發(fā)展讓我們比以往任何時候都更接近人工智能設計新藥的未來。它們真的能比老式的人造藥物更好地治療我們的疾病嗎？我們只能等著瞧了。
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