英矽智能首席科学官任峰：18个月找出新药分子的

如果对AI制药新势力的技术实力进行评比，英矽智能绝对可以称得上其中的佼佼者。

今年2月，英矽智能用18个月、投入仅260万美元，就通过新药靶点发现平台 PandaOmics 和AI分子生成和设计平台Chemistry42平台，研发出特发性肺纤维化（IPF）疾病新靶点。

以及全球首例完全由AI驱动发现的药物分子，一举成为AI制药全球范围内的一个标志性里程碑事件。

对外合作上，英矽智能也相继拿下多个大药企订单，包括默克、辉瑞、勃林格殷格翰、安斯泰来、强生制药子公司杨森制药等。

近日，雷锋网《医健AI掘金志》以“AI制药·下一个现象级赛道”为主题，邀请百图生科、剂泰医药、未知君、望石智慧、英矽智能、星药科技六家先锋企业，举办了一场线上云峰会。

作为此次活动的演讲嘉宾，英矽智能首席科学官、药物研发负责人任峰，就以《人工智能加速新药研发》为题，对英矽智能的AI新药平台做了介绍。

任峰表示，大家看到我们貌似很容易，就利用AI在短时间找出新靶点和药物分子，但18个月研发背后是我们用7年时间对底层技术的默默研发。

在找出肺纤维化（IPF）药物分子之前，英矽智能就根据新药研发周期特点，用大量精力研发了三款人工智能软件“ PandaOmics、Chemistry42和InClinico。”

这三个软件，针对药物研发靶点发现、药物分子筛选和临床试验三个重要周期，可以分别提供：根据组学数据自动寻找新靶点；利用生成式对抗神经网络生成新的分子化合物；为新靶点和新化合物提供临床结果预测，三个重要辅助功能。

这次英矽智能拿出的肺纤维化（IPF）药物分子成果，也正是在三个系统的前后配合之下，才得以快速完成。

以下是演讲全部内容，《医健AI掘金志》做了不改变原意的整理和编辑：

首先感谢线上朋友和各位同仁，一起来讨论人工智能对新药研发的作用，以及AI新药研发的未来前景。

我叫任峰，是Insilico Medicine（英矽智能）首席科学官，于今年2月份加入英矽智能，主要负责公司内部产品管线以及对外合作。

加入英矽智能之前，我在上海美迪西任高级副总裁，负责生物和化学部两个部门业务。

今天我想给大家分享的内容是，用人工智能加速新药研发，也就是AI-accelerated Drug Discovery。

众所周知，新药研发具有费用高、成功率低、耗时长的特点，也即是一高一低一长。

一个新药平均下来，从开始研发到上市，大概需要10~15年时间，花费超过20亿美金；成功率也非常低，从临床一期到临床三期大概10%左右。

这是所有新药研发企业共同面临的困境，突破困境就需要人工智能等其他辅助手段帮忙。

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新药研发主要是分成三个部分：

第一靶点发现，包括疾病假设以及靶点发现和验证，以生物学和IRS为主；

第二临床候选化合物确定以及临床前研究，以化学为主；

第三是临床研究。

传统药企里面，这三个部分都是由不同部门完成，或者由不同企业完成。

英矽智能要做的就是通过人工智能技术，把三个方面结合起来。

首先靶点发现方面，我们希望通过组学数据帮助找新靶点，在这里面，通过找到病人和健康人组学数据之间区别，找到新靶点。

同时，我们还会利用Text-based(文献和专利)、Financial scores(包括政府支持的科研经费)，以及Key Opinion Leaders等数据，对靶点进行评估，包括新颖性、成药性和安全性。通过这种方式找到想做的靶点，以及新靶点。

找到靶点之后，通过小分子化合物生成系统来产生新化合物，然后可以把化合物推进至临床研究。

这部分也有人工智能系统来帮助预测临床实验成功和失败，最主要还是优化临床实验方案。

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Insilico Medicine也就是通过人工智能把靶点发现，化后生成，临床实验三个方面结合起来。

首先，先用一个案例跟大家分享如何把这三方面结合。

这是我们的特发性肺纤维化项目，是今年2月份对外做了里程碑式进展发布。这个项目成功实现利用AI完成从早期靶点发现，到临床候选化合物发现工作。

文章来源：《分子科学学报》 网址: http://www.fzkxxbzz.cn/zonghexinwen/2021/0707/1140.html