ai 萝莉

寰球好，我是尹烨。本年的诺贝尔物理学奖和化学奖王人颁给了东说念主工智能，激勉了很大的争议。许多东说念主开打趣，“AI 管没管住东说念主类不知说念，归正管住了诺贝尔奖评委会。”

然则我前段本事也给一个解读：“第五范式” ，一种新的 AI 驱动的科学范式是不是依然到来了？

是以当今依然不是简单的“ AI 为了科学”，而是“ AI 即是科学”。

本年获取诺贝尔化学奖的 AlphaFold ，到咫尺戒指依然瞻望了杰出 20 亿个卵白质结构。东说念主类 98.5%的卵白质王人已被它瞻望出来，天然不是全王人考据完，只是瞻望了。但在此之前，几代结构生物学家戮力了差不无数个世纪，东说念主类才只是领悟了约 20 万个卵白质结构。

从 20 万到 20 亿，这是上万倍的效率辨别。不错说咱们往时许多医学筹办、药物筹办就像牢固前进的马车，而 AI 的到来就相等于蒸汽机、电动机、火车的发明，倏得加速了咱们的行进速率，从而让咱们通盘的医学、药物、生命科学的筹办的速率一日沉。

在当下医学规模中，有哪些规模是需要AI的大算力，包括借助AI智能的？

实我能看到的一个规模即是隐衷病的药物研发。隐衷病药物有一个绰号叫“孤儿药”，什么意念念呢？即是温暖的东说念主少，患病东说念主数少，市集需求小，是以药物的研发难度就大，资本高、周期长。

是以隐衷病患者恒久王人靠近着药物缺少的问题，有些有药买不起，有些根本就莫得药。差未几也唯有5%的隐衷病有对应的药物筹办，况兼许多也只可守护而无法颐养。这即是隐衷病的疗养难度为什么居高不下的一个原因。

但你如若计较一下的话，比如全全国一年共有 9000 万个更生儿。就算发病率仅有 10 万分之 1 ，那每一年还有 900 个得病的孩子，即是 9000 万内部的 10 万分之 1 。

所隐衷病并不隐衷。每一种隐衷病的患者虽然少，然则通盘隐衷病加在起来依然差未几快8000种了。我国的隐衷病患者的数目保守臆想 2000 万到 3000 万，全球隐衷病的患者不会少于三个亿。

那么用AI的大算力，用它的智能，能不可为隐衷病药物研发作念点什么？

最近哈梵学院的筹办团队建树了一个叫 TxGNN 的AI模子，试图为隐衷病寻找更多的灵验潜在疗养药物。他们所接受的念念路就叫“药物再哄骗”，意念念即是老药新用。依然批准的药物上，有莫得一些不错拓展的适用症。

其实药和病之间不是逐个双应的，你比如说咱们即是藿香浩气水，它其实能管好多种不同的症状，是以药物时时是存在多效性，颠倒是有些靶点是多靶点的药物，不错用在不同的疾病上。

许多年前有一个药物叫沙利度胺( Thalidomide )，一开动是用于疗养妊妇怀上孩子后猛烈的妊娠响应、孕吐。

其后发现使用这个药物会导致胎儿罪恶，这个药物其后被下架了。但到了1964年，沙利度胺又再行被启用了，为什么呢？因为它如故有它的正向的身分，不错疗养麻风病不绝的并发症，到2006年又不错被用于疗养多发性骨髓瘤。

是以这种药物再哄骗大略老药新用的上风就在于研发资本比较低。因为药物王人是熟识的，比拟于从零开当作念化学药或生物药，所需资金更少。。第二，它的研发本事，尤其是上市本事就会变短。至少许多的熟识的药物依然通过了安全性、灵验性评估。包括即使有它的局限性不良响应，也王人评估的相对明晰。

就不错省去许多早期的临床实验的阶段，让药物飞速的在新安妥症上有一个快速上市的阶梯。

这个哈佛团队即是使用 TxGNN 模子，在市面上已有的药物当中来寻找老药和新病之间的不绝。

他是如何作念的呢？就算 AI 再利弊，也得有执行集，先作念一个医学学问图谱来执行它。

这个学问图谱当中有 17080 种疾病的机制和 7957种 药物的机制。然后他们使用图神经采集模子(GNN)，把这些疾病和药物扔到采蚁合构当中，然后让他们之间彼此关联，自我优化，使它合适医学学问图谱当中的几何构造。

咱们不错遐想一下红楼梦里贾王史薛四大眷属，将内部复杂的东说念主际不绝组成一幅图，差未几即是这个意念念。

然后筹办团队把AI模子给分红两个模块。第一个是瞻望模块，去瞻望药物的安妥症，包括禁忌症。第二个是自评释模块，也即是如何进行瞻望的学问旅途按照一个灰箱，最佳是白箱的神态来明确它是根据如何的神态把特定的疾病和药物不绝到沿路。

咫尺TxGNN有哪些瞻望效率呢？

一个例子是它瞻望了唑吡坦( Zolpidem )，这是一种常用的短效安眠药，但发现它可能对一种隐衷的遗传病 Kleefstra 概述征有潜在的遵循。Kleefstra 概述征是由一种由 EHMT1 基因突变引起的隐衷病，会引起助长发育逐步、智商阻碍，包括导致自闭症谱系阻碍等等。这个病莫得殊效疗养药物，而唑吡坦被AI推选为头号候选药物。AI合计唑吡坦可能会贬低自闭症的易理性，并改善咱们的前额皮质，即是大脑的额叶这一部分的功能。

事实上以前依然有部分的医学笔据守旧，唑吡坦确乎不错改善严重脑损害大略神经发育阻碍患者的话语才能、畅通手段和警悟性。天然唑吡坦到底对疗养 Kleefstra 概述征是否灵验，改日能否通达给对应药物，还需要更多的筹办。但 AI 无疑大地面检朴本事，赞助了效率。

TxGNN 的瞻望效率还有许多，我就不逐个去列举了，感兴味的一又友不错去望望原文。

我接续说其实药物研发最大的失败，不是研发不出来，而是研发出来了患者却包袱不起。改日在大算力的匡助下，隐衷病的药物研发骨子上有望进一步的贬低资本，裁汰研发周期，让隐衷病药物摘掉“孤儿药”的帽子，也让更多的隐衷病患者从无药可治到有药可医。

你意志几许种隐衷病呢？如何看待用 AI 来瞻望隐衷病乃至改日的常见病、多发病的药物？海涵您留言共享。

参考府上:

[1] Huangai 萝莉， K.， Chandak， P.， Wang， Q. et al. A foundation model for clinician-cntered drugrepurposing. Nat Med (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03233-xV