英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov

“在生物科技領域，人們只關心結果。”Alex Zhavoronkov說。

作為一家由生成式AI驅動的藥物研發(fā)公司，英矽智能結合前沿人工智能算法與機器人自動化技術，賦能早期藥物研發(fā)流程。目前不僅擁有商業(yè)化的AI平臺連接生物學、化學和臨床醫(yī)學領域，還有多元化AI創(chuàng)新藥物管線，據(jù)Alex Zhavoronkov介紹，其中不少候選藥物的靶點都具有治療疾病和抗擊衰老的雙重潛力。

這也是Alex Zhavoronkov的興趣所在，在他看來，人類的最終目標其實是解決衰老以及衰老引起的疾病問題，這也是為什么他全力投身于AI制藥領域。

他認為，科學技術在過去的30年取得了飛躍式的進步，AI熱潮的到來和電子設備的迭代甚至快讓人們變成“賽博電子人”了。然而，生物科學卻沒有顛覆式的發(fā)展。

“通過AI賦能的靶點發(fā)現(xiàn)和藥物研發(fā)，我們好比購買了一張又一張健康長壽的彩票，有望以更快的速度和更高的成功率命中大獎，消滅病痛過上更高質量的人生?！?/span>

隨著越來越多的人對AI制藥滿懷期待，競爭也開始愈發(fā)白熱化。英矽智能當下的核心優(yōu)勢之一就是其可商業(yè)化的Pharma.AI平臺。在Pharma.AI的賦能下，英矽智能已在纖維化、癌癥、免疫、神經(jīng)退行性疾病等前沿領域布局了快速增長的自研療法組合。

2022年，在Pharma.AI的線上發(fā)布會上，黃仁勛曾表示：“英矽智能正處于數(shù)字生物學革命的前沿，他們發(fā)現(xiàn)了一個潛在的新特異性肺纖維化治療靶點，這是一種導致肺功能不可逆轉下降的慢性肺部疾病。與傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)方法相比，他們在不到18個月的時間里，以極低的成本設計出了一種新藥。”

今年5月，黃仁勛提到的這款藥物研發(fā)再次取得進展。由英矽智能AI賦能發(fā)現(xiàn)的抗特發(fā)性肺纖維化藥物管線INS018_055完成中國2a期臨床試驗全部患者入組，預計于2024年第四季度整理并發(fā)布頂線數(shù)據(jù)。該藥物是全球首個由AI識別新穎靶點，并設計分子結構的候選藥物。

如果說讓英偉達加冕“AI算力之王”皇冠的是GPU，將AI醫(yī)藥捧上“神壇”的一定是它的掌舵人黃仁勛?！癆I+醫(yī)藥或成下一個黃金領域”，“人人都必須學會計算機的時代過去了，人類生物學才是未來”...... 黃仁勛曾多次公開表示對生物醫(yī)藥領域的看好。

英矽智能是英偉達Inception初創(chuàng)加速計劃的重要成員。談及英偉達在醫(yī)藥和醫(yī)療領域的AI愿景，Alex Zhavoronkov表示，“我們從一開始就使用他們的芯片。英矽智能可以說就是誕生在2015年NVIDIA GTC大會上的，我們欽佩英偉達在GPU和人工智能方面的技術專長，他們也有很多基礎知識可以應用到醫(yī)學上?！?/span>

英偉達并非是看重AI醫(yī)藥的踽踽獨行者。除了輝瑞、強生、拜耳、復星醫(yī)藥等國內(nèi)外大型藥企之外，谷歌、百度、華為、字節(jié)跳動等科技巨頭也早已爭相涉足布局其中。放眼全球，輝瑞、強生、賽諾菲和諾華等制藥巨頭，也都已經(jīng)積極搶灘與AI公司展開合作。近日，美國制藥巨頭禮來公司也與OpenAI達成合作，將利用OpenAI的生成式AI技術來開發(fā)新型抗菌藥物。

萬眾矚目下的制藥產(chǎn)業(yè)，究竟是如何得益于AI技術的？巨頭們的高調(diào)介入會帶來哪些影響？搜狐科技《硅谷AI見聞》欄目就AI賦能制藥產(chǎn)業(yè)對話了英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov博士。

以下系經(jīng)精編整理的專訪實錄。

硅谷AI見聞：硅谷的AI創(chuàng)業(yè)熱潮似乎在各個領域都進行得如火如荼。據(jù)您觀察，AI制藥領域目前飽和嗎？

Alex Zhavoronkov：在我們剛入局的時候，大概上百家競爭對手在探索由深度學習驅動的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)工作。在2019年的AI制藥企業(yè)大繁榮時期，又誕生了大約上千家。

現(xiàn)在，講故事的時代已經(jīng)過去。在經(jīng)歷了資本市場的理性回歸以及行業(yè)泡沫的逐漸消散之后，有些AI制藥企業(yè)轉型為傳統(tǒng)藥企、有些斷臂求生、也有些黯然離場，即使是經(jīng)歷了多個市場周期的早期入局者也不例外。當浪潮退去，留下的都是優(yōu)質的企業(yè)。

因此，即便擁有生成式AI技術的優(yōu)勢和概念驗證的成果，相似的挑戰(zhàn)依舊在重演。其根本原因就在于，對于一家AI制藥公司來說，候選藥物的交付至關重要。如果公司的目標僅僅是成為一家提供AI技術的服務商，那么難度堪比在現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)格局下白手起家重做一個支付App。以騰訊和阿里為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)積累了巨大的規(guī)模優(yōu)勢，作為初創(chuàng)的AI服務商，想找到一種差異化的服務來與之競爭，我認為這極其困難。

硅谷AI見聞：在AI熱潮到來之前，藥物研發(fā)的整體成功率大概是多少？目前有了AI的介入，這個成功率大概能提升多少？

Alex Zhavoronkov：在此之前，在短時間內(nèi)將具有創(chuàng)新結構的候選藥物推進到臨床試驗階段是一項極具挑戰(zhàn)的任務。以五年為周期來考量，藥物研發(fā)企業(yè)成功實現(xiàn)這一目標的概率實際上不足1%。對于一家獨立企業(yè)而言，這樣的成就可以說是極其罕見。

以我們進展最快的抗纖維化項目為例，早期研發(fā)的耗時本來可能需要四年，在AI的助力下，耗時縮短到了原來的三分之一，成本也只有傳統(tǒng)研發(fā)的十分之一。目前，這個項目正在進行的2期臨床試驗即將評估這款藥物在人體內(nèi)的安全性、耐受性和初步療效。

但是在臨床試驗階段，AI技術所帶來的加速效果實際上是相當有限的。早期節(jié)省的時間就好似你可以手腳麻利地拉弓搭箭，但箭矢一旦發(fā)出，飛行的速度就很難再受干預了。臨床試驗沒有捷徑可走，我們也并不希望監(jiān)管部門對于AI賦能的藥物另眼相待。

硅谷AI見聞：當下不少互聯(lián)網(wǎng)和科技巨頭也開始布局AI制藥領域，中國的百度、騰訊等大廠已經(jīng)下場。英偉達、谷歌和微軟也投資于人工智能生物技術的未來?？萍季揞^的介入對AI制藥產(chǎn)業(yè)，尤其是對英矽智能這類公司來說，會有什么樣的影響？

Alex Zhavoronkov：互聯(lián)網(wǎng)巨頭們擁有強烈的入局意愿和豐富的資源，但缺乏行業(yè)經(jīng)驗。很遺憾，目前為止，許多互聯(lián)網(wǎng)背景的AI制藥公司都是雷聲大雨點小。

我認為，本質上想要入局AI制藥的科技巨頭應該投資多元化專業(yè)人才集聚的初創(chuàng)公司，而不是投入大把的資源和資金從頭做起：高薪聘請自身能力出眾的人才，卻因為難以彌合人工智能和醫(yī)藥研發(fā)領域的鴻溝，導致最后連驗證結果和PCC（臨床前候選化合物）都拿不出來。

早期，在英矽智能開始應用生成式AI進行藥物研發(fā)的時候，不少大型公司表達過收購或者投資的意愿，但最終都未能實現(xiàn)?，F(xiàn)在大家都看到了AI制藥的潛力，卻不愿意再合作、投資了，反而想親身入局，這就是弊端。

如果想要高效推進AI制藥行業(yè)發(fā)展，最明智的策略應該是將科技巨頭所擁有的龐大資源與那些在AI制藥領域深耕并積累了豐富經(jīng)驗的企業(yè)結合起來。這樣的精誠合作可以少走很多彎路，讓寶貴的資源不再被浪費。

硅谷AI見聞：2020年的一個采訪中，您說：“當我們在2015年的會議上首次提出使用生成式人工智能生成新的化學和生物數(shù)據(jù)時，大型制藥公司都在嘲笑我們?！?可以展開說說當時具體發(fā)生了什么嗎？大型制藥公司的態(tài)度是什么時候、因為什么才開始轉變的？

Alex Zhavoronkov：2014年前后，生成式人工智能在圖像領域獲得驗證，當時就可以做到“文生圖”的程度，使得業(yè)界為之振奮。我們決定用同樣的技術來生成分子結構，這是一個史無前例的嘗試，當時人工智能科學家對我們的想法表示興奮，但是藥物研發(fā)從業(yè)者和藥物化學家更為嚴謹，他們問“你們的AI藥物在哪里？AI技術的落地應用在哪里？”盡管AI生成的分子看起來頗有潛力，但在獲得實驗驗證之前，沒人能下定論說它是否有效。它不僅要安全，還要有足夠的療效，所有的驗證實驗加起來，有時需要近十年。

我們搭建了藥物研發(fā)團隊，決定進行大規(guī)模的驗證。2017年底，我們和藥明康德達成了合作，共同推進AI生成分子的嘗試和驗證。2018年，情況仍然很艱難，行業(yè)中的一部分從業(yè)者受到了AI應用的啟發(fā)，但大部分人仍然持懷疑態(tài)度。這和今天量子計算面臨的情況很相似，一項技術可以在理論上完全站得住腳，但眼見為實，只有親眼看到，行業(yè)和大眾才會相信。

2019年，我們在Nature Biotechnology發(fā)表了一篇論文，講述了AI賦能小分子從頭到動物體內(nèi)實驗驗證的全過程。那個時候人們就不再嘲笑我們了，但開始提出了批評。他們說：“這些分子太簡單了?！庇腥速|疑其新穎性、合成難度和實用性。批評的同時，也開始有很多人看到了AI技術和生成化學的潛力，從傳統(tǒng)的藥物研發(fā)中走了出來。

2021年，我們提名了第一款由AI幫助發(fā)現(xiàn)新穎靶點、并設計結構的臨床前候選化合物（PCC），嘲笑和質疑我們的聲音越來越少了，大家開始擁抱AI技術。2022年11月，ChatGPT橫空出世，其底層正是我們一直在使用的生成式AI。今年3月，我們又在Nature Biotechnology發(fā)布了一篇文章，闡述了我們進展最快的AI藥物管線從靶點發(fā)現(xiàn)到2期臨床試驗的全過程。如果2期試驗得到積極的結果，醫(yī)藥研發(fā)范式乃至世界科研格局都將迎來變革。

硅谷AI見聞：鑒于您在學術研究方面積累了多年的經(jīng)驗，在商業(yè)領域也有深入的了解，比較好奇您對楊立昆與埃隆·馬斯克之間的這種分歧有什么看法？

Alex Zhavoronkov：楊立昆是一位杰出的學者，以開源的方式發(fā)布頂尖科研成果，擁有巨大的影響力。馬斯克則是在做應用研究，將知識轉化為產(chǎn)品。產(chǎn)品化是非常重要的，我回顧過去的奮斗歷程時就會有這樣的感慨。

馬斯克說，“過去幾年你（楊立昆）沒有任何顛覆性的成就，你必須更加努力。”實際上我認為他的本意是，希望看到楊立昆的研究從論文走向應用。在AI制藥領域也是如此，在英矽智能我們大約每十天發(fā)表一篇論文，但是在論文發(fā)表已經(jīng)成為日常的時候，你可能會突然開始思考，投入的這些時間精力真的值得嗎？是不是專注于優(yōu)化產(chǎn)品會更好？

如果我們不能在AI制藥領域的文獻發(fā)表和應用進展之間取得平衡，我會感到非常糟糕。如果你只是以學者的身份發(fā)表文章，那很好，但你并沒有改變世界。但馬斯克真的在很多方面改變了世界。比如說，我認為他最重要的項目就是腦機接口。誰能想到一個沒有任何生物科技領域經(jīng)驗的人，能在不到五年的時間里把一種產(chǎn)品投入人體臨床試驗？所以我認為人們應該把重點放在應用研究上，而不是單純?yōu)榱税l(fā)表科研文獻而努力。

來源 | 搜狐科技《硅谷AI見聞》
作者 | 任婧瑄
編輯｜楊 錦