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《人工智能等新技术应用于疫苗新药研发等工作》

  • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者： husisi
  • 发布时间：2020-04-04

  • 工信部信息技术发展司司长谢少锋介绍，在支撑疫情科学防控方面，我们一些医疗机构借助互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，精准高效地开展疫情的监测分析，病毒溯源、患者追踪、社区管理等方面的工作。利用人工智能、大数据、5G等技术加快病毒检测的诊断，疫苗新药的研发，防控救治等速度和进度，提高抗疫的效率，还有一些医疗物资制造企业依托互联网平台开展医疗防疫物资供需的精准对接，高效生产、统筹调配以及回收的管理。

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相关报告

  • 《人工智能帮助新药研发》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2018-12-03
    • 在古代，神农尝百草，这其实就是人工筛选药物的过程。 在现代，看过电影《我不是药神》的人也会知道，新药研发的成本是极高的。 在综艺节目《奇葩说》中，经济学家薛兆丰提到：每一款新药研发的周期大约是20年，平均每款新药的研发费用高达20亿美元。 所以，新药研发是一个高风险高回报的行业。 人工智能时代，情况有了很大的变化，人工智能可以对新药研发有很大的帮助。 药的分类 要理解人工智能对新药研发的帮助，首先需要对药物做一个大致的分类。从药物分子的大小来分，一般可以把药物分为二类。 1． 化学药 化学药的起效成分是单一、明确的化学小分子，分子量通常小于 1000 道尔顿（也就是1000个质子质量）。这种药可以通过实验室化学合成制备，其分子结构可以用紫外可见分光光度计，核磁共振与红外光谱仪等仪器鉴定。这种药物分子可以直接进入细胞产生药效。 著名的阿司匹林（aspirin）就是一种化学药，阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明，可用于治疗感冒、发热、头痛等病症。再比如伟哥（viagra）是由美国辉瑞研制开发的一种口服治疗男性性功能障碍的药物，在音乐人李宗盛等人演唱的《最近比较烦》这首歌中，有这样一句“我梦见和饭岛爱一起晚餐， 梦中的餐厅灯光太昏暗， 我遍寻不着那蓝色的小药丸”，这个蓝色的小药丸就是伟哥 ，这也是一种化学药。 2． 生物药 生物药一般是抗体、蛋白（多肽）、核酸类药物，分子量通常远大于1000 道尔顿。所以生物药是大分子药。 比如治疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。1958年，中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的带领下，正式启动人工合成胰岛素项目，1966年取得巨大成功。我国人工合成的胰岛素其实就是一种人工合成的蛋白质分子，这是一种生物药。 对于人工智能新药研发来说，多数情况下比较适合处理化学药，对于大分子生物药的研发，目前的人工智能技术还有点力不从心。 新药研发与药物靶点 要理解新药研发，我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来治病的。从分子生物学的角度来说，有的病情是由于分子的表达缺失引起的，比如胰岛素降低引起糖尿病；也有的病情是因为分子的表达过强引起的，比如组胺过高引起过敏。 那么，人为什么会生病呢？因为身体是由细胞组成的，细胞是由化学小分子和生物大分子共同组成，它们并不是简单地拼凑在一起，而是相互级联作用构成一个复杂庞大的网络，不同的生理功能可以看成这个巨大网络中一条条串联的线路。 我们身体的疾病，除了外科损伤之外，多数是这个网络上某个线路发生了异常，这就好像某条交通线发生了堵塞一样。吃药的目的就是打开这个拥堵点。这个拥堵点也就是药物分子需要作用的“靶点”。 在分子生物学出现之前，没有药物靶点这个概念。在那个时候，无论是全球各地的草药，还是偶然发现的青霉素，都是根据经验、猜测或者迷信来揣度人体的发病原因。中药就是其中一个例子，一般中药有副作用，这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的，所以它的靶点很散乱，相当于是用散弹枪去打靶，而现代西药则好像是用狙击枪去打靶。 因此，人体内的所有分子都可能成为潜在的靶点，这些分子有可能在细胞膜上，或者在细胞质里，有些可能在细胞核里；这些分子也可能在血液里，或者在大脑中——不同分子的特点不同。比如抗体等生物大分子只能与体液和细胞膜上的分子结合，而化学小分子则更容易穿透细胞膜甚至进入细胞核发挥作用。不同药物进入体内的方式是不同的，一个好的药物需要保证它们不要在进入体内的途中损失掉（比如被胃液的酸性腐蚀等等）。而且药物的设计必须有很好的靶向性，比如有的药需要进入大脑，那么就需要穿过血脑屏障；有的药为了不影响婴儿，则希望它不要透过母婴屏障。最好的药物设计的标准是：设计出来的药只与想治疗的器官和分子发挥作用，而不产生其他的副作用。但是，由于生物功能是一条线路，这个线路上可能不止一个分子有成为靶点的潜力，因此要找到最关键的靶点才会最有效果。但事情没有那么简单，在生物体中，同样一个分子可能是多功能的，如果抑制了这个分子，可能就会引起其他正常功能的损伤，这就是产生副作用，有些副作用还很严重，因此，要选择非常干净特异的分子作为药物靶点。 药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物，尤其是基因测序技术发展起来之后才有的新概念。通过研究找到真正作用的原因（分子机理），可以为药物研发提供了新的原理。 人工智能帮助新药研发 人工智能是需要有大数据作为原料的，而新药研发领域其实是一个大数据非常丰富的宝库，因此这为人工智能提供了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今，至少发表了45万种化合物作为药物的研究对象，这是一个巨大的数据库，对于这样的大数据，人工智能可以发挥它的独特作用。 不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加速新药研发就是其中之一。 目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。 对于化学分子的设计而言，以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验，人工设计药物。这个过程就跟程序员写程序一样，有的人有天分，写一个程序就能成功运行，有的人没天分，设计了许多也没有好用的。因此，在当时就有很多人说，药物的化学设计是一种艺术，甚至是一种玄学。 现在，则可以用机器来学习药物和药物靶点的结合特点，从而让机器来进行药物设计，这也能大大提高成功设计的概率。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。 人工智能可以应用在药物开发的不同环节，包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提高新药研发的效率呢？因为人工智能有很强大的发现关系的能力，还有很强大的计算能力。在发现关系方面，人工智能可以发现药物与疾病的连接关系，也能发现疾病与基因的连接关系。在计算能力方面，人工智能可以对候选的化合物进行筛选，更快筛选出具有较高活性的化合物，为后期临床实验做准备。人工智能在化合物合成与筛选方面可以比传统手段阶段40％的时间，每年为药企节约上百亿的筛选化合物的成本。 人工智能技术的出现，为中国在新药研发的国际竞争中实现弯道超车提供了一定的可能性。
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  • 《AI助力研发冠状病毒“通用疫苗”》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2022-05-16
    • 由于新冠病毒不断变异，人们开始担心之前使用的新冠疫苗是否依然有效。究竟有没有一种能够应对各种新冠病毒的“通用疫苗”？为防范下一场全球大流行病，很多国家都在推进相关研究，科学家们更是用上了“大杀器”——人工智能。 　　“通用疫苗”：防患未然 　　今年1月底，美国白宫冠状病毒工作组成员、总统首席医疗顾问安东尼·福奇在国会上介绍了美国开发一种冠状病毒“通用疫苗”的努力。福奇表示，该疫苗旨在对抗新冠病毒和未来几年可能出现的其他类似病毒。 　　福奇对参议院卫生、教育、劳工和养老金委员会表示：“开发一种冠状病毒通用疫苗的重要性日益凸显，这种疫苗将有效对抗所有新冠病毒变体，并最终对抗所有冠状病毒。” 　　福奇说，从长远来看，一种冠状病毒“通用疫苗”的开发可能有助于防止全球下一次大流行病——新冠疫情无法根绝，可能还会定期出现。此外，人类还可能遭遇来自动物的未知冠状病毒的感染。 　　日本《朝日新闻》网站在10日的报道中指出，这种“通用疫苗”的效果即便比不上针对特定病毒的疫苗，但对其他冠状病毒仍有一定的防护效果。 　　比如，去年12月，美国国防部下属沃尔特·里德陆军研究所宣布研发的一种名为“刺突铁蛋白纳米粒子”的疫苗，“不仅能引发强有力的免疫反应，还可能为人们关注的新冠病毒变体以及其他冠状病毒，如严重急性呼吸综合征病毒提供广泛的保护。” 　　据报道，该疫苗今年年初完成了第一阶段的人体试验，目前正申请开展第二和第三阶段的试验。 　　日本弘前大学病毒学副教授森田英嗣表示：“这种蛋白很稳定，而且外形酷似病毒，能够长时间高效地发挥免疫效力。” 　　AI助力：事半功倍 　　为了更好、更快地研制出这样的疫苗，人工智能工具“临危受命”。 　　据日本《朝日新闻》报道，日本NEC公司正在利用人工智能（AI）技术研发下一代疫苗。 　　目前使用的针对新冠病毒的信使核糖核酸（mRNA）疫苗将含有编码抗原蛋白的mRNA导入人体，形成相应的抗原蛋白，从而诱导机体产生特异性免疫反应，达到预防免疫的效果。但是，奥密克戎毒株的刺突蛋白中出现了大量变异，导致疫苗的防护效果下降。所以NEC公司的战略是，将刺突蛋白以外的病毒蛋白都作为候选抗原，排除那些容易变异的部分。为此，研究人员通过让AI学习免疫反应的实验数据来确定候选抗原。 　　无独有偶，总部位于英国牛津的生物技术初创公司Baseimmune在借助AI开发冠状病毒通用疫苗方面的表现也可圈可点。 　　据英国《科学焦点》杂志网站报道，该公司研制疫苗的工作原理是训练免疫系统识别特定病原体（如病毒、寄生虫或细菌）的感染并作出反应。每种疫苗的核心都是抗原（一种基于部分病原体的小而安全的分子），它能触发保护性免疫反应。大多数疫苗抗原基于单一病原体成分，如冠状病毒的刺突蛋白，或疟疾寄生虫的外壳蛋白，而这限制了疫苗应对新变体的有效性和能力。 　　为解决这个问题，Baseimmune公司的疫苗设计算法将基因组、流行病学、免疫学等综合在一起，创造出全新的合成抗原，其中包含病原体中所有“最有可能引发强烈的保护性免疫反应”的组成部分。 　　Baseimmune公司表示，这些“挑选和混合”抗原将向免疫系统提供关于如何识别和应对特定病原体的一切信息，无论是现在还是将来，无论是否变异。设计出来的抗原可以被注入任何疫苗技术平台，包括mRNA、DNA和病毒载体，从而创造出适用于所有当前和可能变异的通用疫苗。 　　该公司已与DNA疫苗先驱Touchlight合作，开发一种冠状病毒通用疫苗，旨在应对新变异的出现，防止未来的大流行病。据悉，该公司在最新一轮投资中获得了350万英镑，他们计划用这笔钱帮助为包括冠状病毒和疟疾在内的几种主要疾病研制通用疫苗。 　　此外，mRNA本身存在稳定性差、易分解等问题，所以在保存、运输过程中及体内表达时很容易失效。因此，如何稳定mRNA，提升研发效率，成为了全球科研机关、防疫机构和生物医学公司亟须面对的难题。 　　中国百度公司在解决这一问题方面贡献了一臂之力。据媒体报道，2020年，百度研究院推出全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，这是专门用于优化mRNA序列设计的高效算法。针对新冠mRNA疫苗序列，LinearDesign能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题。 　　《朝日新闻》在报道中指出，备受期待的冠状病毒通用疫苗能否很快面世并应用于人体还是未知数。不过，即使不能赶在新冠病毒下一个变异株出现之前诞生，也可能成为预防其他冠状病毒引发的下一场大流行病的有力候选工具。
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