速度远超人类！AI无需人干预设计新蛋白质

瞻观前沿

1月12日，《自然-化学工程》一篇论文显示，研究人员开发出一个能对蛋白质进行工程改造的人工智能(AI)驱动的全自动机器人，这项研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证。

在本次研究中，论文通讯作者、美国威斯康星大学麦迪逊分校Philip A. Romero和同事合作设计出名为SAMPLE(Self-driving Autonomous Machines for Protein Landscape Exploration)的机器人平台，能在没有人类干预或反馈的情况下快速改造蛋白质。该平台由AI驱动，能学习蛋白质序列和功能间的关系，设计出新的蛋白质后把这些蛋白质送到机器人系统进行测试，再向AI算法进行反馈，提升其理解。

该论文介绍，蛋白质在所有生命形式中都起着重要作用，蛋白质的各种功能广泛应用于生物技术、化学和医学。改造新的蛋白质通常是个重复且费力的过程，有时甚至要好多年才能完成。由于生物性状和实验的复杂性，开发一个能持续运作不休息并能从产生的数据中学习的全自动系统一直是个挑战。

为测试该系统，论文作者用4个SAMPLE智能体改造出了耐热性更好的酶。虽然搜索行为不同，但每个SAMPLE智能体都能发现热稳定性更好的酶。论文作者估计，这个机器人系统或许只要几周就能改造完这些蛋白质，成本也只要原来的一小部分，而同样任务可能需要人类科学家耗时6-12个月。

论文作者总结指出，获取资源延迟、机器人故障和系统宕机可能会影响该机器人研发蛋白质的总耗时，因此，提议该系统以协助蛋白质的按需发现进行设计。

图源：摄图网

技术价值观察

AI新药研发(AIDD)又称AI制药：是指在原研药与创新药研发过程中的相关应用场景下引入人工智能技术，以达到短时、低成本开发新药的目的。与传统计算机辅助药物设计相比，两者在基础要素、推导方式等方面均有差异，AI可以间接应用于传统计算机辅助药物设计，助其发展。

AI新药研发上游围绕人工智能展开，可分为软件和硬件，包括云计算平台、数据库、GPU芯片、自动化实验室和服务器等。中游按照企业功能布局可分为药物发现阶段、临床前研究阶段和临床试验阶段。下游目标客户主要为传统药企和CRO企业。

这项技术位于人工智能新药研发产业链的上游环节。改造蛋白质工作通常是重复且费力的，但处理重复且费力的工作，却恰恰是人工智能的强项。SAMPLE系统仅需短短几周的时间就能完成人类科学家耗时数月才能完成的工作量，让科学家节省了大量时间。其速度远超人类，且在整个过程中没有人类干预，这标志着一次重要的技术突破。

宏观市场观察

AIDD初创企业主要在2020年前后进入市场

目前，我国AI新药研发(AIDD)初创企业主要集中在2020年前后进入市场。

企业主要集中在北京、广东、上海、江苏和浙江等地

目目前，我国AI新药研发(AIDD)企业主要集中在北京、广东、上海、江苏和浙江等地。其中，位于北京的企业比重达到了29.2%，其次是广东和上海，分别达到了20.8%。

行业发展前景及趋势预测

根据弗若斯特沙利文的资料，小分子药物是目前市场规模最大的一类药物，于2021年前将占全球制药市场1.4万亿美元的76%。小分子药物较其他治疗方案具有明显的优势，例如实现细胞内活化或抑制的能力或轻松穿过血脑屏障的能力。

尽管小分子市场规模巨大，但全球范围内对新的治疗方案仍有大量的医疗需求并未得到满足。以美国为例子，在2021年，美国约有十分之一的人患有罕见疾病，但只有5%的罕见疾病有FDA批准的治疗方案。为解决该问题，全球制药行业逐渐利用AIDD的效率以开发小分子药物，尤其是新型小分子药物，以解决未满足的临床需求。

中国AI制药技术赛道热力图

根据产业热力图显示，目前新药研发关键技术强相关的城市集群主要集中在长三角和粤港澳大湾区，尤其是广东成为重点发展区域。这些城市群已投入大量政策、资金、环境和人才资源用于新药研发，成为潜在的AI制药技术发展中心。根据热力图的分布，华东地区有极大的可能性成为新药研发技术的先导区域。重点关注深圳市福田区、上海浦东新区等地的相关企业，以及这些地方对AI制药产业发展的投资环境和潜力市场。

经济学人APP资讯组

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标签： 蛋白质 新药 研发 随笔