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AI是如何一步步成為“藥神”的

“他就是想活命,他有什么罪!”

太平間外,黃毛死后,程勇對警官大聲吼道。

為了仿制藥,為了活命,多少人為此付出了自己的命。

價(jià)格高昂的正版藥,讓患者們退無可退。不容否認(rèn),一種新藥,尤其是“特效藥“的研發(fā),需要過億的研發(fā)成本和研發(fā)周期,其能夠面市,已經(jīng)是諸多患者的“福音”。然而,面對高昂的售價(jià),如何給“特效藥”及疾病治療“降降溫”,AI也許能夠一步步成為你的“藥神”。

第一步:AI預(yù)測白血病,讓白血病不再成為“突然之災(zāi)”

近期,《自然》上發(fā)表了一項(xiàng)研究成果——由全國多家科研機(jī)構(gòu)白血病科學(xué)家組成的研究小組使用血液檢測和機(jī)器學(xué)習(xí),以達(dá)到預(yù)測健康個(gè)體是否有患急性骨髓性白血。ˋML)的風(fēng)險(xiǎn)。

這意味著我們今后對AML的出現(xiàn)有預(yù)警,并能夠提早發(fā)現(xiàn)AML的高風(fēng)險(xiǎn)人群并進(jìn)行監(jiān)測,同時(shí)可以進(jìn)行研發(fā),尋找降低該疾病患病幾率的方案。

AML名為“急性骨髓性白血病”,以骨髓與外周血中原始和幼稚髓性細(xì)胞異常增生為主要特征,AML患者的癌細(xì)胞在骨髓中迅速增殖,并妨礙正常血液細(xì)胞的產(chǎn)生,導(dǎo)致出現(xiàn)出血和感染癥狀,甚至危及生命。

因此研究人員開發(fā)了一種基因測序工具,針對那些與AML相關(guān)的已知基因,對124名AML患者的血液DNA進(jìn)行了測序,并與676名未患有AML或相關(guān)癌癥的人進(jìn)行了對比。

通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測,他們發(fā)現(xiàn)許多患有AML的人基因中出現(xiàn)了遺傳變化,未患有此病的人則沒有出現(xiàn)這種變化。那些后來患上AML的患者基因中的突變數(shù)量更多,且這些突變在他們血液細(xì)胞中出現(xiàn)的比例也更高。

隨著進(jìn)一步研究,研究人員通過機(jī)器人學(xué)習(xí)模型,在大數(shù)據(jù)變量的支撐下,構(gòu)建了AML預(yù)測模型,其可以在診斷前6-12個(gè)月內(nèi),就能夠?qū)崿F(xiàn)對AML預(yù)測,其靈敏度和特異性分別達(dá)到25.7%和98.2%。

早在此前,Watson也診斷過一個(gè)60女性的罕見白血病,Watson 通過比對 2000 萬份癌癥數(shù)據(jù)報(bào)告中不同患者的基因變化,僅用了 10 分鐘時(shí)間便得出了結(jié)果——不僅有精確的病癥診斷,Watson 還提供了適當(dāng)?shù)闹委煼桨浮?/p>

AI預(yù)測的出現(xiàn),讓人欣喜的同時(shí)也許多人對其存疑。確實(shí),比如AI預(yù)測死亡時(shí)間的出現(xiàn),這讓AI的應(yīng)用不再是一個(gè)技術(shù)問題,更是一個(gè)倫理問題。當(dāng)你確知自己何時(shí)生病、何時(shí)辭世時(shí),這似乎并不是一件多好的事情。

第二步:AI制藥,改變藥物研發(fā)模式

《我不是藥神》電影中,矛盾的聚焦點(diǎn)就在于天價(jià)的“格列寧”,新藥貴,貴在研發(fā),研發(fā)的“試錯(cuò)”環(huán)節(jié),AI也許能夠幫上大忙。

從目前智慧醫(yī)療的發(fā)展情況來看,擅長模式識別的人工智能可以從海量已有的和新的基因、代謝及臨床信息中篩查篩選,以破解各種疾病背后的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。反過來,這也有助于發(fā)現(xiàn)適用于特定病人群體的藥物,同時(shí)引導(dǎo)藥企規(guī)避可能會失敗的藥物。

此外,借助人工智能的生物意義,可以幫助藥企根據(jù)病人情況,并參與對他們最可能見效的創(chuàng)新療法的臨床試驗(yàn),這也許能夠成為提升新藥獲批的可能性,比如獲得美國FDA的批準(zhǔn)。

實(shí)際上,醫(yī)藥研發(fā)的核心在于知識圖譜,就是將實(shí)驗(yàn)信息、數(shù)據(jù)、臨床實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)的結(jié)合起來,將零散的數(shù)據(jù)整合在一起,從而為決策提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。

從目前來看,人工智能主要作用于藥物研發(fā)主要有七個(gè)場景:靶點(diǎn)藥物研發(fā)、候選藥物挖掘、化合物篩選、預(yù)測ADMET性質(zhì)、藥物晶型預(yù)測、輔助病理生物學(xué)研究,以及發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥。

根據(jù)Tech Emergence的研究報(bào)告,AI可以將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%,這2%意味著能夠?yàn)樯镏扑幮袠I(yè)省下數(shù)十億美元的研發(fā)成本和大量的試錯(cuò)時(shí)間。

但是,不容否認(rèn)的是:AI藥物研發(fā)一定是一場持久戰(zhàn)。目前世界上并沒有AI藥物研發(fā)的成功案例,人工智能研發(fā)的藥物也并沒有被批準(zhǔn)上市。

目前發(fā)展較好的國外企業(yè)應(yīng)用AI研發(fā)的新藥已進(jìn)入二期臨床,但是二期到三期的失敗率高達(dá)70-80%。AI技術(shù)應(yīng)用前景廣闊,目前依然任重道遠(yuǎn)。輝瑞、羅氏、GSK等巨頭紛紛“下注”AI公司,目前發(fā)展還需要時(shí)間檢驗(yàn)。

但這并不意味著AI制藥并無可能。如果技術(shù)能夠有效縮短藥物研發(fā)的效率,提高研發(fā)上市成功率,那么藥物研發(fā)的成本就會大幅度降低,這樣可以大幅度減輕國家醫(yī)保負(fù)擔(dān),“平價(jià)藥”也將成為可能。

第三步:藥物數(shù)據(jù)成為AI制藥關(guān)鍵

其實(shí),我們也可以看到,AI在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的每一步,其中都撇不開一個(gè)重要因素:藥物數(shù)據(jù)。

比如,在新藥研發(fā)領(lǐng)域,AI可以幫助科學(xué)家從巨大體量的化合物數(shù)據(jù)庫中完成文獻(xiàn)搜索,許多公司也在研究如何利用機(jī)器模擬化合物跟特定靶標(biāo)的結(jié)合效果,從而大大加快新藥篩選的過程。全球每年都有數(shù)千億美元用于新藥研發(fā),AI技術(shù)的運(yùn)用能夠在一定程度上提高研發(fā)效率。

AI通過機(jī)器學(xué)習(xí),不但可以加速時(shí)間,還可以提高到達(dá)后期試驗(yàn)階段藥物的成功概率。如果AI可以減少藥物試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn),就可以為大型制藥公司節(jié)約大量成本,使其能夠騰出資源集中于尋找更有潛力的機(jī)會。

類似的人工智能應(yīng)用在流行病統(tǒng)計(jì)、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)醫(yī)療基因檢測方面也大有可為。在人工智能精準(zhǔn)醫(yī)療項(xiàng)目方面,IBM也繼“Waston腫瘤醫(yī)生”推出了“Waston for Genomics”

除了藥物數(shù)據(jù),醫(yī)療數(shù)據(jù)也成為醫(yī)生診斷及后續(xù)藥物研發(fā)的重要依據(jù)。隨著健康智能硬件的興起,醫(yī)療數(shù)據(jù)的邊界不斷地被拓展。

2016年4月,一款健康智能硬件記錄的數(shù)據(jù)拯救了一個(gè)新澤西州男人的生命。這個(gè)男人在工作當(dāng)中突發(fā)心臟病,醫(yī)生通過其智能手機(jī)提取其日常的心率數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)幫助了醫(yī)生排除了不必要的診斷,并配合醫(yī)生迅速找到合適的醫(yī)療方法,進(jìn)而拯救了一個(gè)生命。

醫(yī)療數(shù)據(jù)可不僅僅是醫(yī)學(xué)期刊和醫(yī)生輸入電腦的醫(yī)療記錄,我們的身體無時(shí)無刻不在產(chǎn)生海量的潛在醫(yī)療數(shù)據(jù)。但是目前來說,絕大部分的數(shù)據(jù)都處于“丟失”的狀態(tài)——我們每天走了多少步、今天的心率怎么樣、皮膚的溫度是高還是低、今天都吃什么了等等這些數(shù)據(jù),都只保存在本地、孤零零的幾個(gè)設(shè)備和App里。

AI+醫(yī)療來說,數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。不論是應(yīng)用于藥物研發(fā)還是診斷治療方面,都有著相當(dāng)大的前景,但是AI在小樣本集上做的診斷或推定,被認(rèn)為是不可持久的模式,因?yàn)橐坏┰贁U(kuò)大一點(diǎn)范圍,換一個(gè)病種、換一個(gè)地方,結(jié)果可能就出現(xiàn)偏差,正確率下降。

總的來說,AI醫(yī)療發(fā)展至今已經(jīng)有了長足的進(jìn)步,雖然許多AI醫(yī)療產(chǎn)品暫未落地,但是不是病人的“藥神”,我們走著瞧。

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