推動(dòng) AI 與生物醫藥雙向賦能，WAIC2022· 上海生物計算論壇精彩內容回顧?

本次論壇，就生物計算發(fā)展趨勢與挑戰展開(kāi)分享與討論。

「賦能新未來(lái)，釋放新動(dòng)能」，由世界人工智能大會(huì )組委會(huì )辦公室指導，上海市生物醫藥產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì )、機器之心發(fā)起并聯(lián)合主辦，上海中青年知識分子聯(lián)誼會(huì )、上海市經(jīng)濟和信息化系統中青年知識分子聯(lián)誼會(huì )協(xié)辦的「WAIC2022 · 上海生物計算論壇」于 9 月 2 日在上海張江科學(xué)會(huì )堂圓滿(mǎn)舉辦。

來(lái)自加拿大皇家科學(xué)院、上海市生物醫藥促進(jìn)中心、北大、微軟、昇思MindSpore、BioMap、分子之心、天壤 XLab、晶泰科技、華深智藥、聯(lián)拓生物等機構、高校、科技和醫藥企業(yè)的專(zhuān)家學(xué)者，就生物計算發(fā)展趨勢與挑戰展開(kāi)分享與討論。以下為本次生物計算論壇內容的精彩回顧。

上海市委統戰部常務(wù)副部長(cháng)黃紅、上海市經(jīng)濟和信息化委員會(huì )副主任張英出席會(huì )議并致辭。

上海市委統戰部常務(wù)副部長(cháng)黃紅

上海市經(jīng)濟和信息化委員會(huì )副主任張英

新冠疫情為「AI + 生物醫藥」提供大量試驗機會(huì )。從新冠小分子藥物到抗體藥和疫苗研發(fā)，AI 技術(shù)助力了多款新藥的研發(fā)。

加拿大皇家科學(xué)院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow 李明以《個(gè)體化發(fā)現和檢測新抗原》為題進(jìn)行了特邀報告，介紹了 AI 助力癌癥治療的新進(jìn)展。

李明教授分享了一系列直接在細胞表面尋找新抗原（Neoantigens）的最新研究。通過(guò)模擬人類(lèi)中心耐受系統，用人工智能系統代替濕實(shí)驗檢測免疫原性，可以做到自動(dòng)化、個(gè)體化的免疫治療。這為個(gè)體化免疫治療提供了「新抗原發(fā)現」和「免疫原性檢測」的新途徑。另外，由于免疫原性檢測需要大量數據，李教授呼吁領(lǐng)域內的研究人員加強合作，一同為人類(lèi)健康事業(yè)貢獻力量。

之后，分子之心創(chuàng )始人兼首席科學(xué)家許錦波以《AI 蛋白質(zhì)研究的新進(jìn)展》為題進(jìn)行了特邀報告，分享了蛋白質(zhì)生物計算前沿技術(shù)進(jìn)展。

許錦波教授表示，近年來(lái)，人工智能的深入發(fā)展，讓蛋白質(zhì)的結構及功能研究取得了巨大的突破，從傳統的物理和統計方法快速走向最新的機器學(xué)習乃至深度學(xué)習算法，分子生物學(xué)界的研究范式也從基于序列的研究轉向基于結構的研究，極大提高了蛋白質(zhì)從頭設計的效率。而在產(chǎn)業(yè)界，AI 蛋白質(zhì)發(fā)現和設計也由此乘勢而起，成為全球矚目的熱門(mén)賽道。

但是，由于蛋白質(zhì)分子的作用機制極其復雜，即便使用新興的 AI 方法，也仍然存在很多有待進(jìn)一步探索和解決的問(wèn)題。此外，許教授指出當前國內亟需一個(gè)功能完整的 AI 蛋白質(zhì)設計和優(yōu)化平臺，為研究界的技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)界的工業(yè)化落地推進(jìn)提供助力。

他領(lǐng)銜的分子之心團隊，推出了業(yè)界首個(gè)功能完整的 AI 蛋白質(zhì)預測和設計平臺 MoleculeOS，并具備全球領(lǐng)先的蛋白質(zhì)結構及特性預測和蛋白質(zhì)設計能力，目前已在蛋白質(zhì)從頭設計、蛋白質(zhì)優(yōu)化、抗體重設計、蛋白質(zhì)以及復合物結構預測、蛋白－蛋白對接、蛋白質(zhì)側鏈預測、蛋白質(zhì)功能預測、蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型等關(guān)鍵領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)出十余項世界領(lǐng)先的 AI 算法，計算結果遠超文獻報道及全世界已公開(kāi)發(fā)表的最好結果。

后疫情時(shí)代來(lái)臨，「AI + 生物醫藥」能否保持強勁發(fā)展勢頭，將面臨哪些挑戰與機遇？

上海市生物醫藥促進(jìn)中心副主任唐軍，微軟杰出首席科學(xué)家、微軟亞洲研究院副院長(cháng)、微軟研究院科學(xué)智能中心亞洲區負責人劉鐵巖，華深智藥創(chuàng )始人 &CEO 彭健展開(kāi)圓桌對話(huà)，共議關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng )新與突破，共探生物醫藥研發(fā)新模式，一起展望「AI + 生物醫藥」發(fā)展趨勢。三位老師分別從研究現狀、人才吸引、產(chǎn)業(yè)落地等多個(gè)角度對這一議題進(jìn)行了探討。

彭健表示生物計算未來(lái)一定是百花齊放的形式。制藥的發(fā)展是長(cháng)鏈條多環(huán)節的，從早期靶點(diǎn)到藥物發(fā)現，甚至到后面的臨床實(shí)驗，每一個(gè)環(huán)節在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中都是非常有價(jià)值的部分，缺一不可。同樣，無(wú)論 AI 計算還是實(shí)驗，必定在產(chǎn)業(yè)鏈每一個(gè)環(huán)節中擁有多樣化的應用以及不同的貢獻。

劉鐵巖指出藥物設計相關(guān)的研究本身是非常廣闊而豐富的，無(wú)論是從不同的藥物類(lèi)型、還是制藥的流程來(lái)看，都有獨特的技術(shù)挑戰；面臨豐富的研究場(chǎng)景，本來(lái)就應該是百花齊放的狀態(tài)。當然，目前也存在一些問(wèn)題，比如在結構預測、親和力預測等研究課題上存在扎堆的現象，其中一部分原因是在這些領(lǐng)域已經(jīng)有比較成熟的技術(shù)基礎，但同時(shí)也是表明大家沒(méi)有以「長(cháng)期主義」的心態(tài)來(lái)從頭構建自己的技術(shù)壁壘，這是需要引起學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界高度重視的。

唐軍表示藥物研發(fā)的流程是復雜的，相對耗時(shí)耗力，特別是人體實(shí)驗環(huán)節；而通過(guò) AI 技術(shù)模擬抗原免疫原性篩選系統以后，工作量可以減少很多。這項工作非常有意義，它實(shí)際上給生物制藥、化學(xué)制藥行業(yè)帶來(lái)顛覆性的改變。另外還指出，從研發(fā)與上市兩個(gè)角度來(lái)考量，新藥上市還依靠銷(xiāo)售專(zhuān)家、醫保系統等等，所以政府協(xié)調部門(mén)也是關(guān)鍵的一環(huán)。

三位老師共同表示，除了傳統意義上的交叉人才，「AI + 生物醫藥」還需要吸引更多計算機、生命科學(xué)、醫藥等領(lǐng)域的頂尖人才。此外，與此配套的產(chǎn)業(yè)政策，將是該領(lǐng)域健康發(fā)展的重要保障。三位老師共同呼吁，各領(lǐng)域學(xué)者應當加強合作，共同創(chuàng )造「AI + 生物醫藥」新藍圖。

在之后的主題演講環(huán)節，眾嘉賓圍繞蛋白質(zhì)設計、分子模擬、定量科學(xué)等新藥研發(fā)關(guān)鍵議題做了精彩演講。

北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院教授、北京大學(xué)理學(xué)部副主任高毅勤，以《分子模擬與深度學(xué)習在分子體系中的應用與方法發(fā)展》為題進(jìn)行了分享。

本次演講，高毅勤教授主要通過(guò)「從染色質(zhì)結構到蛋白質(zhì)互作」、「從蛋白質(zhì)序列到蛋白質(zhì)結構」以及「藥物分子與蛋白質(zhì)相互作用」三個(gè)方面描述了分子模擬、基礎藥物研發(fā)方向的前沿研究，并提出了一些建設性想法。高教授希望未來(lái)可以逐步建立多模態(tài)、多精度、跨尺度的虛擬細胞模型；同時(shí)，也指出這方面的模擬理論方法和技術(shù)還需要更多的發(fā)展。

BioMap 首席 AI 科學(xué)家宋樂(lè )，以《AI For Drug Design》為題，探討了 AI 醫藥研發(fā)的挑戰與前進(jìn)方向。

宋樂(lè )表示，醫藥研發(fā)是長(cháng)鏈條的問(wèn)題，挑戰存在于研發(fā)路徑的各個(gè)階段；同時(shí)從另一個(gè)角度，生物機體是一個(gè)復雜而龐大的網(wǎng)絡(luò )，對應于各類(lèi)疾病又會(huì )有不同尺度不同維度的數據測量，因此多角度理解生物數據之間的關(guān)聯(lián)對于 AI 制藥領(lǐng)域尤為重要。此外，宋樂(lè )認為，通過(guò) AI 研究人員和生物醫藥實(shí)驗人員以及生物技術(shù)人員統籌協(xié)調的閉環(huán)合作方式，能夠高效率加速藥物研發(fā)過(guò)程；從而能夠以更短的時(shí)間更小的造價(jià)，制造更多的新藥，解決更多的疾病。

華為中央軟件院昇思MindSpore 開(kāi)源項目架構師王紫東，以《MindSpore AI + 科學(xué)計算實(shí)踐》為題做了主題演講。

王紫東表示，現在 AI 和分子模擬已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行融合，并且也產(chǎn)生了一些突破性的研究成果；MindSpore 在 AI+ 生物計算方面也做出了許多實(shí)踐，通過(guò)分子模擬、蛋白質(zhì)結構預測以及對新冠病毒 Delta 變異毒株模擬等實(shí)例，詳細分析了生物計算領(lǐng)域的眾多挑戰及應對思路。并指出，基于分子力場(chǎng)的模擬可以相對降低盲目性。

聯(lián)拓生物轉化醫學(xué)、臨床運營(yíng)和腫瘤開(kāi)發(fā)副總裁呂承，以《定量科學(xué)在新藥研發(fā)中的新應用》為題進(jìn)行了主題分享。

呂承圍繞「定量科學(xué)在藥物臨床開(kāi)發(fā)中的意義」以及「定量藥理學(xué)的一些模型化解決方案」兩個(gè)方面，系統地介紹了整個(gè)藥物研發(fā)過(guò)程中人工智能和定量科學(xué)所發(fā)揮的加速作用。并簡(jiǎn)單介紹了定量系統藥理學(xué)，該學(xué)科是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，涉及藥理學(xué)、化學(xué)生物學(xué)、生物信息等，被認為是未來(lái)轉化醫學(xué)的核心技術(shù)。同時(shí)指出，選擇合適的藥物加速藥物開(kāi)發(fā)是非常重要的，這需要生物醫藥研發(fā)的研究者政策制定者共同推進(jìn)。

天壤 XLab 負責人苗洪江，以《從發(fā)現到發(fā)明：蛋白質(zhì)設計引領(lǐng)生命科學(xué)新浪潮》為題，介紹了蛋白質(zhì)從頭設計的研究進(jìn)展以及 CREATOR 工作臺的應用。

苗洪江介紹了天壤從智能?chē)濉?span id="8cq6q42" class='wp_keywordlink_affiliate'>智慧交通到蛋白質(zhì)設計的發(fā)展歷程；以新冠病毒刺突蛋白和 IL-2 蛋白為例，細致解讀了 TRDesign 從頭設計蛋白質(zhì)的技術(shù)路線(xiàn)，并發(fā)布了「All in one」AI蛋白質(zhì)設計平臺。苗洪江指出，做蛋白質(zhì)設計存在算力需求大、經(jīng)驗要求高、技術(shù)門(mén)檻高和流程復雜等困難，嚴重限制了蛋白質(zhì)設計領(lǐng)域的發(fā)展，該工作臺提供了一種新的科研范式，一站式完成從項目規劃到結果分析的整個(gè)流程，大幅提升研發(fā)效率。

晶泰科技聯(lián)合創(chuàng )始人、CEO 馬健，以《從自動(dòng)化到智能化——新藥研發(fā)的升級之路》為題，探討了新藥研發(fā)模式的挑戰與變革。

馬健指出從行業(yè)視角來(lái)看，人工智能與生物及藥物研發(fā)的深度結合，是未來(lái)發(fā)展的趨勢。他認為近幾年生物計算存在兩個(gè)紅利，一個(gè)是資本紅利，主要來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的下半場(chǎng)和中國醫藥政策的驅動(dòng)；另一個(gè)是技術(shù)紅利，例如算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、深度學(xué)習，以及電子行業(yè)3C制造發(fā)展起來(lái)的協(xié)作機器人等技術(shù)。人工智能和自動(dòng)化的加入可以大大降低藥物研發(fā)的試錯成本，提高效率和成功率。同時(shí)他也指出人口紅利特別是工程師紅利在消退，生物醫藥產(chǎn)業(yè)接下來(lái)將面臨勞動(dòng)力短缺的問(wèn)題，因此人工智能和自動(dòng)化技術(shù)與醫藥研發(fā)的深度融合勢在必行。

以上為本次論壇內容的精彩回顧。未來(lái)，生物計算論壇將繼續打造「AI + 生物醫藥」創(chuàng )新生態(tài)圈，驅動(dòng)生物醫藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新發(fā)展，釋放生物計算行業(yè)新動(dòng)能，實(shí)現 AI 與生物醫藥的雙向賦能。

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