AI如何加速药物研发进程

今日新闻 2025年10月09日 21:39 0 aa

你知道吗？过去研发一款新药平均要花10年、投入数十亿美元。而现在，AI正在让这一切“提速”。这篇文章将带你看清：AI如何帮助科学家更快找到候选分子、预测药效、副作用，甚至提前判断临床试验成功率。

传统药物研发是高投入、长周期、低成功率的投资。一款新药从最初到最终获批上市，平均要走10-15年的漫长周期，而背后投入的资金更是惊人，平均成本超过20亿美元，而即便投入了如此多的时间和金钱，最终能成功通过临床试验、真正惠及患者的药物，比例不足10%，超过90%的研发项目会在某个环节失败，前期的投入也付诸东流。这不仅让药企背负着巨大的资金和时间压力，更让无数急需新药的患者在等待中失去生命。

随着高通量测序、冷冻电镜等技术的发展，我们产生数据的能力，已经远超我们依赖传统方法去理解和诠释它的能力。目前生命科学研究的瓶颈已经从“如何获取数据”转向“如何充分利用数据”。而AI通过对生物医学数据（如基因序列、蛋白质结构、临床试验数据等）的分析，尤其是在最关键的早期发现阶段（比如药物靶点筛选、候选分子设计），AI能快速从复杂的生物网络中锁定潜在靶点，甚至根据靶点特性定制出具有高活性、低毒性的分子结构，这相当于省去了过去非常多的试错过程，直接打破了传统药物研发的效率瓶颈。

基于当前AI在生命科学领域的发展，英矽智能的Pharma.AI平台、微软TamGen平台已经为靶点发现和分子设计提供了可能，通过数据驱动与生成式AI技术，从根本上突破了传统研发的效率瓶颈。

本文将探讨AI加速药物研发的方式，并结合最新的研究进展、关键技术平台和产品化思考，如有同道中人愿意一起讨论，也欢迎提出宝贵的建议。

靶点发现

药物靶点是药物分子在体内的结合位点，通常是与疾病发生发展密切相关的蛋白质或核酸。传统方法常常聚焦在少数几个明星通路，导致研发扎堆，且难以发现真正新颖的靶点。AI产品通过整合海量的、异构的生物医学数据，构建一个动态的、可计算的知识网络，并利用AI算法在网络中发现新的、与疾病强相关的潜在靶点。

构建数据整合与知识图谱

产品后台需要一个强大的数据管道，能够接入并处理来自全球公共数据库的数据，像BenevolentAI和Insilico Medicine等公司已经构建了这样的平台。包括：基因组学/转录组学、蛋白质组学与互作网络、文献与专利、临床试验数据。

利用自然语言处理（NLP）技术，特别是命名实体识别（NER）和关系抽取（RE），从论文中自动抽取出“基因-疾病”、“蛋白-蛋白”、“药物-靶点”等关系。这些关系与来自结构化数据库的信息一起，被编织成一个庞大的知识图谱。

Insilico Medicine是一个标志性案例。他们利用AI平台，通过分析大量组学数据和文献，发现了一个与特发性肺纤维化（IPF）相关的新型抗纤维化靶点。基于此靶点，他们又利用AI设计了候选药物分子，该药物已进入临床试验阶段。这一成果发表在 Nature Biotechnology上，标题为 “A small molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical models”，展示了从AI靶点发现到AI药物设计的完整链条。

下图是该文献的内容截图。

分子设计

靶点确定后，下一步就是设计能够与之结合并发挥药效的分子。传统方法主要依赖高通量筛选，在庞大的化合物库中测试，不仅效率低而且成本高。AI产品在此阶段的核心是生成与评估，AI不仅要能设计出全新的、结构合理的分子，还要能快速预测这些分子的多种关键属性，从而指导生成过程。

分子除了能结合靶点之外，还必须具备良好的药代动力学特性，即ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）这是判断候选药物 “安全有效质量可控” 的核心标准：比如 “吸收” 决定药物能否被人体有效摄入；“分布”指药物在体内的分布，来评价靶向药的靶向效果；“代谢” 影响药物在体内的作用时长；“毒性” 更是直接关系用药安全。传统研发中常因 ADMET 特性不达标，导致候选分子在临床后期甚至上市后被淘汰，前期投入全部沉没。

而AI的介入，彻底改变了传统依赖动物实验、体外实验逐个测试、周期长、成本高的模式。AI通过在大型ADMET实验数据库上训练，AI模型能直接根据分子的二维结构（如化学键连接方式）或三维构象（如空间折叠形态），快速预测出溶解度、肠道渗透性、肝脏代谢稳定性、CYP450 酶抑制率、心脏毒性（如 hERG 通道抑制）等数十种关键ADMET属性。

结构生物学的革命

蛋白质的三维结构决定了其功能，也是结构化药物设计的基础。通过X射线晶体学或冷冻电镜等实验方法解析蛋白质结构，过程昂贵且耗时，且对许多蛋白质（如膜蛋白）来说极其困难。

AI从氨基酸序列高精度预测蛋白质结构，对于大量过去因缺乏结构信息而难以设计的靶点，研究者现在可以利用AlphaFold2预测的结构，进行虚拟筛选和从头设计。可以快速模拟致病基因突变如何改变蛋白质的结构和功能，为疾病机理研究和精准治疗提供意见。AI的下一个前沿是预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、蛋白质-配体复合物的结构，这将进一步颠覆药物设计领域。

将这些强大的AI技术转化为研究人员日常使用的、稳定可靠的产品，是一项充满挑战但意义非凡的任务。这要求我们不仅要懂算法，更要深刻理解科研工作流的痛点。

目前存在的主要难点有：AI模型的性能高度依赖于训练数据的质量，当前生物医学数据来源多样，格式不一，存在大量批次效应。构建强大的、自动化的数据清洗、标准化和整合管道，是所有上层应用成功的基石。其次是模型的可解释性与可信度问题，科学家不仅想知道AI的预测是什么，更想知道为什么。对于一个新发现的药物靶点，如果AI无法提供其背后的生物学证据链，研究人员就很难信任并投入资源进行后续验证。因此，发展和应用可解释性AI（XAI）技术至关重要。