新冠病毒爆发以来，为了搞清新冠的“本来面目”，大批药物研究专家纷纷冲上前线。有一家药物研发科技公司运用AI、量子物理、云等技术加速新冠病毒关键靶点和蛋白质研究，不仅对这个新冠病毒与人体的结合能力进行了预测，还在一定程度上预测验证了病毒较大的人际传播的可能性，并找到数十个潜在有效的药物分子。

这家名为“晶泰科技”的公司，是如何运用AI、云等科技助力疫情防控的呢?科技对于疫情防控还有哪些帮助呢?

近日，晶泰科技CTO刘阳、晶泰科技首席科学家张佩宇博士接受HC3i采访。两位专家向HC3i介绍了疫情期间晶泰科技携手医药研发专家如何开展科技抗疫，以及在医药创新研发这个领域AI、云等新技术如何加速药物研发进程。

晶泰科技CTO刘阳

晶泰科技首席科学家张佩宇博士 

疫情肆虐，AI加速新冠药物研究

面对突如其来的新冠疫情，药物研发领域的科学家们有条不紊地展开相关研究工作。

 新冠病毒S蛋白与人类受体的结合模型

1月20日，NCBI首次公布了新型冠状病毒的基因序列。当天晶泰科技成立新冠研究小组，对新冠病毒SARS-CoV-2上的关键蛋白搭建三维结构模型。

2月2日，晶泰科技将这些高精度模型与大量的计算数据、研究结果发布在自媒体与公司网站上，数日内被下载上千次，这些模型对研究病毒分子机理、设计与筛选提供了基础。

针对新冠肺炎的药物研发也都迅速展开。为了尽可能加快药品研发速度，在新冠药物研发的策略选择上，晶泰科技在老药新用筛选与新药从头设计两个方向同时推进。

在老药新用筛选过程中，晶泰科技通过其自主开发的人工智能药物虚拟筛选平台ID4(Intelligent Digital Drug Discovery and Development)，对已获FDA批准的2900多个药物分子和超过10000个中药成分分子进行了筛选，共得到了183个对这两个靶点有潜在抑制作用的候选分子。2月5日，晶泰科技又通过高精度的活性预测和结构评估，将搜索范围缩小到FDA上市药中排名最高的38个分子。

在新药从头设计方向，晶泰科技选择了冠状病毒上的Spike蛋白及其他关键蛋白作为自己的突破点，并借助AI技术加速新药筛选。“人工智能最大的优势，是可以显著扩大新药的搜索范围，以几百万个有潜在活性的分子骨架作为筛选起点”，张佩宇表示，以AI+计算化学结合，综合考虑多种关键性质给候选分子打分，可以一步步接近最理想、最有希望研发成功的化合物。“我们在合作的新药发现项目中以这一方法筛选出的活性分子，在细胞模型中得到了很好的验证，并且显著缩短了研发时间。”张佩宇表示，我们希望这一技术能在将来的抗病毒药物研发中有所应用。

上云，为医药创新企业赢得生机

要让计算跟上业务发展的步伐，对于很多原研药和创新药研发企业来说都是巨大挑战。由于药品研发所需的量子计算的算法以及计算化学的算法需要海量计算，晶泰科技对算力的要求随着业务量变化时常会出现激增。

晶泰科技最初也是计划以超算为主开展业务的。“我们2015年尝试用过超算，两周后就决定上云了。”刘阳还介绍说，因为晶泰科技对于大规模计算的需求并不是持续稳定的，如果投入几千万、甚至上亿元建设机房或者是集群，对于初创企业来说不现实。

上云以后，计算负担大大减轻了。云端资源不仅可以按需购买，还能进行短期弹性扩展，对于初创公司来说经济实惠有保障，所以上云成为必然。

创业至今，晶泰科技在样本上累计调用超过2.5亿核时，加速超过100个新药管线，其中一大部分是AWS。

“我们目前是多云的模式，AWS的使用量是最大的。”刘阳分析认为：

一方面，AWS对于算力的支撑能力更强。刘阳认为，在AWS可以快速部署我们的应用程序，并且它的Amazon EC2 Spot竞价实例等原生产品其实是非常贴合我们这一类AI与量子动力学计算算法的工作负载。在计算需求与预算相同的情况下，竞价实例对比按需实例(On-demand)最高可以将应用程序的吞吐量提高10倍，节省按需实例价格的 90%。

另一方面，我们和客户对AWS都非常信任。他们对安全保护能力比较强，当我们将客户的数据保持在AWS云上时，客户也比较认可。

刘阳说，对于药企来讲，核心的资产就是知识产权，他们把分子结构交给我们的同时，对我们有很高的数据安全要求。我们在AWS上用的CloudTrail、GuardDuty等等一系列的安全产品，搭建起我们的安全管理体系，并且通过了ISO27001官方认证。

AI助攻，药品研发周期可缩短70%

在AI药物研发领域，很多药企都意识到可以通过AI加速新药研发和降低成本。

张佩宇说：“我们有一个预期，目前新药研发早期阶段的耗时一般是4-6年，通过AI与高精度的药物模拟技术，我们希望可以加速早期药物发现的过程，把这部分药物发现与设计工作缩短到1-2年。”

例如：晶泰科技正在进行的部分药物发现项目已经通过智能算法平台拿到了各方面表现比较好的候选化合物分子，目前正在进行体内药代(PK)和药效(PD)研究，利用AI可以减少实验数量、提高效率，把药物发现的时间缩短。

此外，AI有助于药物研发整体流程的改进。

有了AI的支持，药品研发公司不仅可以扩大化合物的搜索范围，更快找到有效药物分子，还能提前预测化合物的成药性，如毒性、溶解性等，规避无效产品和风险更高的研发路径，合理进行药品剂量、用法的设计。

比如大家都知道是药三分毒，在药品研发过程中要严格控制药品的毒性。相比于做新药研发后期才开始实验检测药品毒性，通过量子物理+人工智能的方法去预测分子的毒性，可以在药品研发早期就排除毒副作用风险过高的候选分子，提高药品研发的成功率，降低研发成本。

“我们的模型需要反复迭代，Amazon SageMaker等AI产品可以让我们的科学家快速尝试训练，使用起来比较方便。”刘阳介绍说。

疫情下的思考：发挥计算优势，扶持新药研发

此次疫情爆发后，再次吸引大众关注医药研发领域。

据统计，我国有7000多家规模以上制药企业，拥有16万个药品批号，按理说，本不应出现药品短缺现象。但现实的状况是药品种类少，天价药很多。归根结底还是创新药、原研药太少。

根据塔夫茨药物研究中心的研究，"10年10亿美元"是原来的说法，目前新药创制已经是"15年25亿美元"。对于国内很多企业来说，要投入漫长的时间和资金去研发一款新药，成本太高，大多无法承受。

“全球很多药企现在都意识到可以通过AI、云等方式，加速整个新药研发过程并降低成本。”张佩宇介绍说，其实药物研发是一个很低效的行业，AI、云等技术可以很大程度节约新药研发的时间和投入，用好这些新技术可以缩短研发周期、提高药品研发成功率、降低研发成本等，为医药研发企业生存和发展争取更多机会。

随着疫情发展，多个国家都在积极开展新冠疫苗的研发，科学家基于AI、云等科技在病毒研究、疫苗研究中可以做出更多前期的排除，提高研发的效率和实验的针对性，更早一步让安全的疫苗推向临床。(尹聪颖)