上海2021年10月15日 /美通社/ -- 生物醫(yī)藥產業(yè)是上海戰(zhàn)略性新興產業(yè)的重要支柱，多年來，國家大力推進生物醫(yī)藥創(chuàng)新發(fā)展，一場以生物醫(yī)藥、人工智能等創(chuàng)新技術為代表的硬科技時代正在加速來臨。為全力響應國家號召，打造世界級生物醫(yī)藥產業(yè)集群，上海國際生物醫(yī)藥產業(yè)周 -- “張江生命科學國際創(chuàng)新峰會”于2021年10月11日-14日在滬舉行。本屆峰會以“創(chuàng)新策源·共享開放”為主題，向世界展示張江生物醫(yī)藥產業(yè)的科創(chuàng)成果、科創(chuàng)生態(tài)、創(chuàng)新舉措及未來發(fā)展。

在開幕式上，陳凱先院士對生物醫(yī)藥發(fā)展的態(tài)勢，大數(shù)據(jù)與人工智能在生物醫(yī)藥領域的應用做了介紹。正如陳凱先院士所說，醫(yī)藥研發(fā)具有研發(fā)周期長、投入高、風險大的特點。如果通過合成化合物進行篩選，需要很多人力、物力?；谔岣哐邪l(fā)效率，降低研發(fā)成本的迫切需求，出現(xiàn)了越來越多新的技術與醫(yī)藥產業(yè)進行融合的現(xiàn)象。大數(shù)據(jù)和人工智能就是其中代表。

10月13日下午，由領星生物與宇道生物主辦的“數(shù)據(jù)+智能在新藥研發(fā)中的應用”分論壇在東郊賓館隆重召開。首先，領星生物高級副總裁兼COO徐曉曼博士代表論壇主辦企業(yè)致辭，對與會嘉賓的到來表示熱烈歡迎，徐博士的發(fā)言中提到，“AI+制藥”模式成為縮短藥物研發(fā)進程的重要突破口，AI智能和大數(shù)據(jù)技術的加入有可能改變新藥研發(fā)模式、提高研發(fā)效率并降低研發(fā)成本，為新藥研發(fā)打開新的局面，甚至是迎來生物醫(yī)療行業(yè)的爆發(fā)。會議嘉賓從不同視角分享了大數(shù)據(jù)和人工智能在醫(yī)藥研發(fā)的積極作用，旨在為當下新藥研發(fā)面臨的困境起到拋磚引玉的作用。

此次論壇分成“主題演講”和“圓桌討論”2個環(huán)節(jié)。

正如領星生物數(shù)據(jù)智能商業(yè)執(zhí)行總監(jiān)毋冰女士所說，腫瘤是一個機遇與挑戰(zhàn)并存的領域，在中國存在著大量未被滿足的臨床需求，也存在著以患者為中心的數(shù)據(jù)獲取困難的現(xiàn)狀。領星生物以此為契機，通過大型真實世界的全面分子數(shù)據(jù)+深度臨床數(shù)據(jù)+長期生存數(shù)據(jù)集，提供結構化的RWD的數(shù)據(jù)采集、轉換和核查，包括病史記錄、影像學檢查以及病理報告等， 結合中國腫瘤患者真實世界精準醫(yī)學數(shù)據(jù)和人工智能的方式，針對未被滿足臨床需求，進行原創(chuàng)性的創(chuàng)新藥物靶點發(fā)現(xiàn)。其方法論可整合DNA水平，轉錄水平和蛋白質水平三種不同維度的驗證，從而有效支持靶向藥物開發(fā)?；谡鎸嵤澜绲臄?shù)據(jù)，領星生物開發(fā)了獨有的系統(tǒng)，用于真實世界數(shù)據(jù)的管理，以及臨床智能化的應用。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)的積累，這套系統(tǒng)將會變得更加智能。比如，基于大數(shù)據(jù)和機器學習，系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)科學家從未發(fā)現(xiàn)過的規(guī)律，用以指導發(fā)現(xiàn)新的適應癥，新的靶點。

領星生物是一家致力于幫助國內外制藥及生物技術公司的研發(fā)團隊獲得基于多維度真實世界數(shù)據(jù)洞察的新藥研發(fā)一站式解決方案，協(xié)助醫(yī)學數(shù)字部門獲得基于多維度真實世界數(shù)據(jù)洞察的藥物臨床策略支持及藥物商業(yè)化拓展服務的創(chuàng)新公司。其自主開發(fā)了一系列專利算法及腫瘤領域的智能系統(tǒng)，可以幫助客戶探索新的適應癥、新的靶點。幫助制藥及生物技術公司更高效、更低風險地開展藥物研發(fā)和商業(yè)化拓展。領星生物通過獨特的“反向研發(fā)路徑”模式，能夠更加快速且高效地研發(fā)出針對中國患者特點的腫瘤個體化治療原創(chuàng)新藥。

在小核酸領域，金中锘美創(chuàng)始人兼CEO李沖女士從她的角度解讀了智能計算在生物醫(yī)藥領域的應用。由于傳統(tǒng)siRNA可能產生脫靶效應和副作用，利用生物信息學和計算生物化學對siRNA進行初篩顯得尤為重要。具體來說，可以利用人工智能進行機器學習，讓機器在大數(shù)據(jù)的基礎上總結規(guī)律，篩選出令人滿意的siRNA序列。除此以外，李沖女士還談到機器學習與智能計算可以用于化學修飾預測、新靶點開發(fā)和驗證以及RNA剪接藥物開發(fā)。

宇道生物是將人工智能和大數(shù)據(jù)應用于藥物研發(fā)的平臺型企業(yè)，他們長期專注于變構機制的小分子藥物的研發(fā)，擁有獨特的基于人工智能&計算生物學技術以及第一原理的變構藥物研發(fā)平臺ALLOSTARTM。郁征天博士是宇道生物的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO，他認為針對難成藥靶點進行藥物開發(fā)是小分子領域的重要機會，而能夠克服難成藥靶點的變構技術就好像是藥物研發(fā)領域的一片藍海。過去數(shù)目不多的變構藥物基本都是隨機發(fā)現(xiàn)的，所以宇道打造的ALLOSTARTM平臺是希望能夠做到系統(tǒng)地性發(fā)現(xiàn)及開發(fā)變構藥物，以這種新機制來解決難成藥靶點這個挑戰(zhàn)性的問題。此外當然也可以在成熟的靶點上開發(fā)這種新機制的變構分子，以此來解決之前藥物的耐藥及毒性，開發(fā)新一代更好的藥物。

ALLOSTARTM，這個平臺的基礎是變構數(shù)據(jù)庫ALLOMATRIX的發(fā)展，這次郁征天博士比較細致地講解了ALLOMATRIX。這個數(shù)據(jù)庫分為4個層次，最低層次為數(shù)據(jù)湖（文獻、專利、公開資料），依次往上還有數(shù)據(jù)工程、策展數(shù)據(jù)、特征/模型/假設。通過對這些數(shù)據(jù)的提煉與運用，特別是通過云計算的優(yōu)化結構的實現(xiàn)，可以為變構藥物的預測和評估帶來準確度與效率。把計算和實驗論證結合，為公司的自研管線和對外合作管線提供了一個變構藥物開發(fā)的出發(fā)點和加速器，有效解決變構藥物開發(fā)中的困難問題比如靶點的變構位點位置，變構屬性（抑制或激活），以及具有變構功能的小分子苗頭化合物發(fā)現(xiàn)等。郁征天博士相信，隨著數(shù)據(jù)的積累和算法的提升，結合對變構規(guī)則的不斷理解以及與實驗平臺的深度結合，宇道科學家會在變構藥物的開發(fā)上更上一層樓。

在提高藥物研發(fā)效率方面，青云瑞晶生物也扮演著非常重要的角色。公司創(chuàng)始人兼CEO劉磊峰博士在談到藥物研發(fā)的過程時，把研發(fā)過程比作一個環(huán)形飛輪，里面包括分子發(fā)現(xiàn)、活性測試、晶體解析、結構優(yōu)化4個環(huán)節(jié)。如果研發(fā)環(huán)節(jié)銜接順利，飛輪快速運轉，將有利于新藥的快速發(fā)現(xiàn)。但是晶體解析的速度往往影響著藥物開發(fā)的速度。因為在晶體解析時常常出現(xiàn)晶體不夠大，不能解析的情況發(fā)生。耗資14億建造的“上海光源”正是用于晶體的解析，它將可解析的晶體尺寸從500微米降低至50微米，僅僅是10倍的差距也大大加快了藥物研發(fā)與優(yōu)化的速度。

青云瑞晶生物的MicroED技術，在這一基礎上將可解析的晶體尺寸直接降低500倍，至0.1微米。而且設備造價遠低于“上海光源”，僅幾百萬元。這樣的技術不僅讓科學家獲取目前無法得到的數(shù)據(jù)，而且還可以大幅降低數(shù)據(jù)獲取的周期，進而加快藥物研發(fā)的速度。如果這項技術普及開來，每個創(chuàng)新藥研發(fā)企業(yè)都將有能力解析蛋白與藥物的作用方式，這也將大大加快創(chuàng)新藥的研發(fā)速度。

在圓桌討論環(huán)節(jié)，主持人和嘉賓圍繞數(shù)據(jù)與智能化在新藥研發(fā)領域的落地進行熱烈討論，主要從目前FIC類或源頭創(chuàng)新類新藥研發(fā)的痛點；數(shù)據(jù)與智能在新藥研發(fā)各階段構成的支持以及在新藥研發(fā)領域中數(shù)據(jù)與智能化應用的實際落地等方面展開。

在人工智能和大數(shù)據(jù)對新藥研發(fā)的支持這一問題上，嘉賓們展開了熱烈的探討。郁征天博士認為人工智能和大數(shù)據(jù)的探索還處于不斷嘗試階段，需要科學家、企業(yè)和資本擁有更多的耐心。AI可能是突破現(xiàn)階段藥物研發(fā)瓶頸的新技術，而AI發(fā)揮突破的作用需要兩個必要條件，一是有足夠大的高質量數(shù)據(jù)庫，二是從數(shù)據(jù)庫探究出“經絡”，從而制定出好的規(guī)則。其他三位嘉賓也一致認為，AI在任何場景的應用，都離不開相應的數(shù)據(jù)，AI技術能夠達到的效果也直接和已有數(shù)據(jù)的質和量有著直接的關系。人工智能和大數(shù)據(jù)在提高研發(fā)效率和成功轉化率方面起著非常重要的作用。

談到落地和需要改進的地方時，4位嘉賓一致認為數(shù)據(jù)的質量和可信度是需要提高的地方，因為低質量數(shù)據(jù)不僅會影響模型本身，還會影響結果預測的準確性。但更重要的是，數(shù)據(jù)要貼合最終的應用場景與需求，正如壽建勇博士談到的，人工智能和大數(shù)據(jù)的應用應該以需求和項目目的為導向，解決實際問題才是關鍵。這點也得到了其他討論嘉賓的認可，這個過程其實需要研發(fā)和數(shù)據(jù)智能化應用的專業(yè)人士共同努力，多方探討，通過一個個項目磨合，才能真正實現(xiàn)落地。

與會的現(xiàn)場觀眾也反響熱烈，針對數(shù)據(jù)與技術應用的合規(guī)性、區(qū)塊鏈等新技術的應用潛力等多角度同論壇嘉賓交換了意見。

此次論壇讓我們了解到醫(yī)藥研發(fā)中面臨著研發(fā)效率降低，研發(fā)成本升高的困境，也讓我們看到了人工智能和大數(shù)據(jù)在醫(yī)藥領域的前沿應用，它們?yōu)樘岣哐邪l(fā)效率，降低研發(fā)成本發(fā)揮著重要的作用。

雖然在我國，人工智能與大數(shù)據(jù)在醫(yī)藥領域的應用尚屬起步階段，還沒有大量的研發(fā)成果出現(xiàn)。但我們有理由相信隨著時間的積累，中國會出現(xiàn)越來越多像領星生物和宇道生物這樣的企業(yè)。他們的勇敢嘗試一定會助力中國醫(yī)藥研發(fā)走上更高的臺階，走向更廣闊的的世界。