GenAI傳統(tǒng)上與理解和生成人類語言有關(guān)，然而，其潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出這一領(lǐng)域，涵蓋了生物和化學(xué)的復(fù)雜語言。例如，人類DNA可以被看作是一個(gè)由30億個(gè)字母組成的獨(dú)特語言。同樣，作為生命構(gòu)建塊的蛋白質(zhì)有自己的由20種氨基酸組成的字母表。化學(xué)物質(zhì)使用簡化分子輸入行表示法（SMILES）來定義它們的結(jié)構(gòu)。
GenAI可以解釋這些語言，幫助發(fā)現(xiàn)和開發(fā)新的藥物療法。通過將LLM類型的方法應(yīng)用于這些生物和化學(xué)語言，AI模型可以發(fā)現(xiàn)以前無法觀察到的見解，加快藥物研發(fā)過程并顯著降低成本。鑒于新藥療法的高失敗率——只有10%在臨床試驗(yàn)中成功——任何提高效率并減少時(shí)間和成本的技術(shù)都是非常有價(jià)值的。
在每個(gè)階段增加價(jià)值
GenAI可以應(yīng)用于藥物研發(fā)的各個(gè)階段：
1. 目標(biāo)識(shí)別：第一階段涉及識(shí)別要治療的疾病或狀況。GenAI可以分析基因組數(shù)據(jù)，了解引起疾病的基因或其他潛在的生物過程，這有助于確定新藥開發(fā)的確切目標(biāo)。
2. 先導(dǎo)化合物生成：第二階段是生成潛在的先導(dǎo)化合物——可能針對已識(shí)別疾病的化學(xué)物質(zhì)或蛋白質(zhì)。由于可能的化學(xué)物質(zhì)（超過10^60）和蛋白質(zhì)（超過10^160）的數(shù)量龐大，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。GenAI可以篩選這些可能性并生成具有所需特性的新的化合物，創(chuàng)建眾多可供探索的先導(dǎo)化合物。
3. 優(yōu)化：在第三階段，潛在的藥物候選物需要進(jìn)行有效性測試。GenAI可以協(xié)助這一大規(guī)模篩選過程。例如，NVIDIA與Recursion Pharmaceuticals的合作展示了在一周內(nèi)篩選超過2.8千萬億小分子-靶點(diǎn)對的能力——這項(xiàng)任務(wù)采用傳統(tǒng)方法需要10萬年。
GenAI使制藥公司能夠以前所未有的規(guī)模、速度和準(zhǔn)確性探索潛在的新藥，加快進(jìn)入臨床試驗(yàn)的進(jìn)程。
AI在藥物開發(fā)中的案例研究
多家公司正在利用GenAI進(jìn)行藥物研發(fā)。一個(gè)顯著的例子是Insilico Medicine，該公司使用AI開發(fā)了一種針對特發(fā)性肺纖維化的藥物，這是一種導(dǎo)致肺功能逐漸衰退的罕見疾病。傳統(tǒng)上，這個(gè)過程需要六年時(shí)間，花費(fèi)超過4億美元。通過GenAI，Insilico將成本減少到十分之一，時(shí)間縮短到兩年半。
Insilico的AI在藥物發(fā)現(xiàn)過程的每個(gè)步驟中都有應(yīng)用：識(shí)別目標(biāo)分子，生成新的藥物候選物，并預(yù)測臨床試驗(yàn)結(jié)果。他們的成功還包括開發(fā)出對所有變種有效的AI生成的新冠肺炎藥物，并啟動(dòng)了超過30個(gè)針對各種疾?。òò┌Y）的其他項(xiàng)目。
藥物開發(fā)的未來
GenAI對藥物研發(fā)的影響是變革性的。它承諾以更低的成本更快地治愈多種疾病。隨著AI解碼復(fù)雜的生物和化學(xué)語言的能力，我們可以預(yù)見一個(gè)新藥開發(fā)更快、更高效、更成功的未來。GenAI不僅是技術(shù)進(jìn)步，更是醫(yī)療領(lǐng)域的游戲規(guī)則改變者，承諾為全球患者帶來更好的結(jié)果，并在開發(fā)未來藥物方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。
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