當前，利用人工智能參與新藥發(fā)現與設計，已經(jīng)成為當前新藥研發(fā)的熱門(mén)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)現新型抗生素--Halicin（哈利辛），該抗生素展現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)習和分析，成功篩選出具有卓越抑制細菌生長(cháng)能力的分子。該AI模型基于對2000個(gè)已知性能分子的深度學(xué)習，不僅發(fā)現了新的抗生素特征，而且在超大規模的產(chǎn)品庫中精準篩選出了一個(gè)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）的分子結構式
▲與其他抗菌藥相比，AI發(fā)現的新藥特點(diǎn)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，并且不誘導新的抗藥性。與傳統驗證方法相比，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，哈利辛表現出人類(lèi)科學(xué)家先前未曾理解的特征，這一發(fā)現為抗生素研究領(lǐng)域帶來(lái)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練中也無(wú)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)域的應用已經(jīng)超越了人類(lèi)傳統方法的限制。
人工智能在藥物研發(fā)中帶來(lái)了更高效、更經(jīng)濟、更創(chuàng )新的藥物發(fā)現過(guò)程。這種超越主要體現在研發(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，相較于傳統的實(shí)驗驗證方法，顯著(zhù)縮短了藥物發(fā)現的時(shí)間周期。利用人工智能模型進(jìn)行藥物篩選大大降低了研發(fā)的成本，相比傳統方法，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研究方法中很難被發(fā)現，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(gè)奇怪的名字？
Halicin（哈利辛）原名其實(shí)只有一個(gè)代碼，就叫SU-3327，它其實(shí)只是一種實(shí)驗藥物，或者說(shuō)藥物原型。它最初被研究用于治療糖尿病，但由于測試結果不佳，該化合物的應用開(kāi)發(fā)早就已經(jīng)停止，僅被作為實(shí)驗藥物使用。后被人工智能（AI）模型發(fā)現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(chēng)"Halicin"是根據《2001太空漫游》中虛構的人工智能系統哈爾而命名的。
《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(jué)效果、音樂(lè )和敘事手法而聞名，為未來(lái)的科幻電影設定了高標準。它展示了一個(gè)充滿(mǎn)神秘和驚奇的宇宙，讓觀(guān)眾對人類(lèi)的未來(lái)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(lái)的科幻電影和電視節目產(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)現時(shí)，研究者使用計算機深度學(xué)習方法確定，哈利辛可能是一種廣譜抗生素。這一可能性經(jīng)過(guò)體外細胞培養測試和小鼠體內實(shí)驗證實(shí)，顯示對一些耐藥菌株的活性，包括對艱難梭菌、鮑曼不動(dòng)桿菌和結核分枝桿菌的作用。其作用機制涉及細菌細胞內鐵的隔離，從而干擾其調節細胞膜上pH平衡的能力。初步研究表明，哈利辛可能通過(guò)破壞細菌在細胞膜上維持電化學(xué)梯度的能力來(lái)殺滅細菌。這種作用機制與大多數抗生素不同，可能使細菌難以產(chǎn)生抗藥性?？偟膩?lái)說(shuō)，哈利辛展示了作為抗生素的潛力，尤其是對于一些對常規藥物產(chǎn)生耐藥性的細菌。
圖2 2019-2020年的相關(guān)報道截圖
不過(guò)，這個(gè)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，可能在后續的新藥研發(fā)中遇到了困難。初步懷疑有以下兩點(diǎn)原因：其一，在新藥研發(fā)中，臨床試驗結果不理想可能是由于初期試驗未能充分展現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(wèn)題也是一個(gè)重要考量因素，新藥上市前需要通過(guò)嚴格的毒性和安全性評估。如果在研發(fā)過(guò)程中發(fā)現了不良的安全性問(wèn)題或毒性反應，可能需要進(jìn)行額外的研究和修改，以確保藥物對患者的安全性。
▲小結
綜上所述，機器在藥物研發(fā)方面有超強潛力，特別是處理復雜信息時(shí)。通過(guò)深度學(xué)習，機器能迅速找到規律，加速新藥發(fā)現。其次，人工智能主導的多學(xué)科合作很關(guān)鍵。計算機、生物和藥物專(zhuān)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研發(fā)難題，提高效率。機器的成功也告訴我們數據至關(guān)重要。大數據和深度學(xué)習讓我們更準確了解藥物效應，更有針對性地設計藥物?？偟膩?lái)說(shuō)，人工智能讓新藥研發(fā)更高效，為醫學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)新奇的可能。隨著(zhù)更強大的人工智能的加入，機器人發(fā)現全新藥物的未來(lái)即將照進(jìn)現實(shí)。
合作咨詢(xún)
肖女士
021-33392297
Kelly.Xiao@imsinoexpo.com
2006-2025 上海博華國際展覽有限公司版權所有（保留一切權利）
滬ICP備05034851號-57
