近日，ChatGPT成为全民热议的科技界“顶流”，在惊叹人工智能技术飞速发展的同时，我们不禁思考，生命科学领域会迎来怎样的新契机？

大家熟悉的蛋白质结构预测程序AlphaFold，已经预测出地球上几乎所有已知蛋白质。这种靠人力无法想象的突破，对于理解生命，对于新药开发，又究竟意味着什么？

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一、AI技术变革新药研发模式

据统计，世界上还有30000多种疾病，尚未找到对症的药物。仅各种癌症，每年全球新发病例就高达2000万例。而如今，研发一款新药平均需要近十年的时间、超十亿美金的投入，即便如此，最终也只有极少数在研新药能够获得成功，走向临床。

人类现代医学技术的进步，已经达到了史无前例的高度，但同时也面临着越来越大的挑战和困难。从神农尝百草，到青霉素的意外发现，再到现代各种治病药物的发明，这种“大海捞针”的新药发现模式，面对更大的疾病挑战和临床需求，已经越来越落后。

于是，科学家们将目光转向了人工智能（AI）。

1981年，默克公司尝试通过计算机设计药物，标志着计算机辅助药物设计（CADD）的问世。但从计算机辅助药物设计，到真正的AI制药，还有很长的一段路要走。

2011年IBM沃森机器人的横空出世，在全球范围内迅速掀起了一股AI狂潮，通过AI征服医学、战胜疾病的号角也达到了史无前例的高潮。但AI技术的革命性进展，似乎并没有解决新药研发面临的真正挑战。那么，到底哪个环节出了问题？

二、何为AI制药？

所谓AI制药，前沿AI技术和前沿生物技术固然重要，但如何深度融合二者，亦是成败的关键。于是，近几年，“生物计算”成为AI制药领域的星星之火，愈加耀眼。

从本世纪初快速发展的基因技术，以及各种组学技术，使得生物实验数据有了史无前例的爆发。这些丰富的生物数据中，蕴藏着无限的生命奥秘和未知线索，但是面对这些待开发的宝藏，传统实验方法和人力，显得有些力不从心。

以人体高度复杂的免疫系统为例，数十种疾病，包括肿瘤、自身免疫性疾病等都与免疫功能的异常息息相关。但是科学家们发现，免疫细胞的种类多达数十种，在不同组织器官环境下，这些免疫细胞族群又有不同特征。而每个免疫细胞上又有着数以万计的、决定其不同功能的蛋白质。

可以说，这种超级复杂的功能调控网络，决定了每一个个体都不完全相同的疾病发生、进展过程和治疗效果。

如果不考虑这些数据所蕴藏的线索，传统模式下开发免疫调控药物，只能靠“大海捞针”碰运气，而且得到的药物也往往只针对通用人群、单一或少数靶点进行调控。这就造成了传统药物的安全性、有效性，特别是长期有效性的巨大挑战。

三、AI制药何以实现？

近年来，随着算力的提升、AI模型的精进，让我们看到了生物计算技术在面对千丝万缕的生物数据时，所迸发出的活力，更让我们看到了从大海捞针到按图索骥的新药研发新思路。

那么，按图索骥的AI制药，究竟如何实现呢？

首先，作为数据科学时代研究复杂问题的全新技术，图谱在高度复杂的生命科学问题上充分发挥了其用武之处。图谱技术能够将原本散落在不同研究、实验、专家的知识汇集起来，并基于人工智能算法进行误差消除、去重去歧，形成统一的知识体系。

有了海量的生物数据，并通过图谱技术对数据进行梳理，接下来，再利用AI大规模预训练模型进行高速分析，在计算机的世界里，对人体复杂机制进行模拟实验。

放眼全球，除了DeepMind，前沿科技巨头、跨国大药企和学界大牛纷纷踊跃布局AI制药，大批创业公司也在近几年间爆炸式增长。据不完全统计，目前全球数十家AI制药公司已开展近百个AI药物管线。与此同时，全球计算生物学的市场规模有望从2021年的53亿5,000万美元，达到2028年的147亿美元，年复合成长率高达19.9％。

可以看到，面对目前已陷入窠臼的传统药物研发模式，AI制药正在提供全新的方向和希望，甚至革命性的改变，一些传统医学方法、生物学方法无法解答的问题，在生物计算时代，也正变得柳暗花明。

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作者：管心宇 科普作者

审核：于旸 腾讯玄武实验室负责人

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