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2024-09-21 75 最卷一季度蔚小理过得怎么样?
预·见成都大模型
人工智能的发展如火如荼,正与千行百业融合,迸发新的科技力量。大模型作为人工智能竞争的关键,今年将踏入变现元年。
在这场产业竞争中,成都走在了前列。近3年,成都人工智能产业规模复合增长率超40%,“人工智能科技产业竞争力”排名全国第6。四川省今年把人工智能列为1号创新工程,作为省会城市的成都,更要进一步强担当、抢先机。
2024人工智能大模型基准测试科创发展大会将在蓉举办。红星资本局专访成都多家AI大模型厂商,与他们探讨人工智能趋势中的“成都力量”。
2016年,成都盛世君联生物技术有限公司(下称盛世君联)创立。8年时间,盛世君联搭建起三千亿级多样性的真实生物药物库,并在此基础上创建干湿轮动迭代的大分子AI药物研发平台BioAI。
在药物研发这一领域,AI大模型有何优势?又面临怎样的挑战?
盛世君联总经理黄琛在接受红星资本局采访时表示,与传统制药相比,AI制药效率更高,算出来的某些参数也更优。黄琛认为,AI制药拥有广阔的发展前景,预计不久的将来就会实现突破。
(黄琛,受访者供图)
AI制药像发射火箭
模型是火箭,数据是燃料
红星资本局:为何创建大分子AI药物研发平台?
黄琛:过去的科学研究发现了很多靶点导致了疾病,药物研发也都是基于表征或者靶点,那么怎么样让药物结合到这些靶点?传统生物制药前期研发投入非常高,时间又很长,失败率也很高。
所以我们就在想,能不能把已知的分子全部放到一个库里去,当一个靶点来的时候,从这个库里去筛选最优分子结合这个靶点,这样比盲目地寻找要高效得多。但是真实药物库的多样性是有上限的,AI能够建立虚拟药物库,理论上可以实现无边界的生物药物的发现甚至是创造。
我们最开始也是想去找一家AI公司来合作,但后来发现纯计算团队对于生物学、结构学的理解不一样,所以我们就用生物进化和结构生物学逻辑自己研发了算法和模型,用我们的数据来训练模型。就跟发射火箭一样,预·见成都大模型|对话盛世君联:制药效率更高参数更优,一两年内会有突破模型本身就是火箭,数据是燃料。现在我们把火箭(模型)做出来了,燃料(数据)可以也源源不断自行生产,从而实现模型迭代升级。我们建成了三千亿级多样性的大分子药物库,它的核心在于掌握大分子全合成技术。
红星资本局:现在这个系统可以做到什么程度的智能化研发?
黄琛:目前已经实现了五个大模块的功能,分别是大分子药物的筛选发现、大分子药物的优化、成药性分析、药物从头设计、数据订阅。例如药物从头设计,以前药物都是从自然界已经有的分子里面去找,但是有的有副作用,或者毒性高,对人体的免疫系统来说也是侵入式的。
我们就想找在自然界里面没有的分子,从而设计一个非常精准的药物。这个靶点就像是锁一样,目前只能从现有的钥匙里面找一把相对能够开锁的钥匙,但是如果能够根据锁的结构去设计一把钥匙,精准地开这个锁,那岂不是更好?所以我们要做药物设计,从头设计这个药物。
AI制药效率更高,参数更优
但在药物发现和筛选上尚存不足
红星资本局:与传统实验相比,AI制药有何优点?
黄琛:第一,它大大提高了效率。比如药物的人源化这种项目,一些药物是在老鼠、羊驼等动物身上免疫,产生的抗体用到人身上就不行,所以需要把动物基因敲除掉,还不能改变抗体的功能。用传统实验方法做,大概要2-3个月,但是用AI做,最快几个小时,一天之内就把它做完了。
第二,在药物优化领域,AI算出来的功能指标要优于传统实验室做出来的。传统实验都有人参与,只要有人,实验过程就会发生不稳定的情况,但是AI深度学习的项目做得越多越好。而且,AI往往能够在人想不到的一些区域去做优化,过去一年的商业项目的数据甚至优于传统实验方法。
红星资本局:与传统实验相比,AI制药又有何不足?
黄琛:在药物的优化上面,AI目前已经有非常大的优势了,但是在药物的发现和筛选上,AI还无法做到端对端。传统实验过程中,一个靶点过来以后,若要筛选药物,直接在库里面筛就行。但是现在的模型,AI还不能够实现给它一个靶点,它就帮你推荐一些候选药物,模型还需要海量数据的深度学习和迭代。
另外,目前来说,AI还没有被证明可以真正做到从药物的发现、临床试验到应用实践,目前还没完全走通这条路。目前纯用AI设计的药物,全球有40条管线已经达到临床二期,未来会不会有临床三期的药物出现,便能证明AI是否可以设计药物。
AI制药面临人才、成本等挑战
红星资本局:药物研发的过程中,AI模型目前有哪些挑战?
黄琛:首先就是人才。比如我们有两个团队,一个是生物学的团队,一个是研究AI的团队。最初,这两个团队互相都不理解,两个团队磨合大概用了一年时间。现在好一点了,但是我们依然还缺乏这种复合型人才,我们要既懂计算,也懂生物的人才,由此要在两个团队之间做平衡。
第二就是成本。之前训练的几个小模型,它的训练成本我们还能承受,但是我们现在正在做这个虚拟药物库,做到7万亿级的时候,我们就发现计算成本大幅提升,我们就会面临算力的挑战,也就是将来有没有足够的算力支撑我们的虚拟药物库。
最后就是生产数据的周期。AI模型目前有很多,但是缺乏海量、高分辨率、自动带标签的数据来训练和验证AI模型,所以如何加大数据生产成为最大的挑战,我们目前从库中挖掘数据的速度还是很慢,每周10万条,如果能够实现高通量的数据挖掘,将产生颠覆性的效果。
红星资本局:您如何看待AI制药的未来?
黄琛:AI制药的未来是非常有前景的,我估计突破可能也就在这一两年之内了。所谓的突破,就是有一款AI设计的药物进入临床三期上市销售,并且它的临床效果远远优于传统的药物。此外,AI制药从研发到临床的时间会大大缩短,AI制药从2021年开始启动,短短四年发展迅速,极大提高了药物的研发效率,降低了研发成本,提高药物进入临床三期的比例,最终将推动实现AI设计药物的落地应用。
红星新闻记者俞瑶实习记者曾汉
编辑肖世清
标签: 预·见成都大模型|对话盛世君联制药效率更高参数更优一两年内会有突破
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