每經(jīng)記者 張壽林    每經(jīng)編輯 張益銘

4月25日至29日，2024中關(guān)村論壇年會在北京舉辦。本屆論壇由科學(xué)技術(shù)部、國家發(fā)展和改革委員會、工業(yè)和信息化部、國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會、中國科學(xué)院、中國工程院、中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會和北京市人民政府共同主辦，主題為“創(chuàng)新：建設(shè)更加美好的世界”。

100多個國家和地區(qū)的150余家外國政府部門和國際組織機(jī)構(gòu)等受邀參會，上百位頂尖專家、上千名演講嘉賓圍繞科技創(chuàng)新引領(lǐng)社會進(jìn)步、民生改善、可持續(xù)發(fā)展等議題發(fā)表前沿專業(yè)意見，為建設(shè)更加美好的世界貢獻(xiàn)智慧和力量。

論壇期間，全球健康藥物研發(fā)中心（GHDDI）首席科學(xué)官張儒民博士參加“創(chuàng)新應(yīng)對健康挑戰(zhàn)”主題對話，會后他現(xiàn)場接受每日經(jīng)濟(jì)新聞記者（以下簡稱“NBD”）專訪，提出試圖讓人工智能成為超級制藥科學(xué)家，進(jìn)而大幅提升藥物研發(fā)成功率。

全球健康藥物研發(fā)中心（GHDDI）首席科學(xué)官 張儒民

圖片來源：主辦方

嘗試讓人工智能設(shè)計(jì)藥物并評估成藥性

NBD：目前看人工智能在藥物設(shè)計(jì)和研發(fā)方面，是否有一些突出表現(xiàn)呢？

張儒民：人工智能，在藥物研發(fā)中的應(yīng)用有很多方面。事實(shí)上，30年前藥物研發(fā)已逐漸開始用其中某些方面來作相應(yīng)改進(jìn)，比如基于靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)的虛擬篩選和分子對接好壞評估，生物信息學(xué)助力新藥研發(fā)，部分藥物代謝參數(shù)與理化性質(zhì)預(yù)測等。當(dāng)然，現(xiàn)在的人工智能水平，已遠(yuǎn)超以前點(diǎn)點(diǎn)滴滴層面的表現(xiàn)。現(xiàn)今，我們正在試圖讓人工智能成為一個超級制藥科學(xué)家，使其能夠擁有制藥科學(xué)家具備的重要思考和經(jīng)驗(yàn)，從而可把這些知識經(jīng)驗(yàn)用于新的藥物設(shè)計(jì)。

因此，我們現(xiàn)在正在推進(jìn)的人工智能，將不再是一個被動等待操作的機(jī)器，而是作為一個超級的制藥科學(xué)家可以去積極思考。它能夠設(shè)計(jì)并且評估候選藥物有無可能達(dá)成我們所期待的成藥性。這是目前市場上從事人工智能研究的機(jī)構(gòu)在努力的目標(biāo)。

制藥，其實(shí)需要的時間投入很長，需要的資金投入很大，而且成功率很低，能夠從臨床前候選藥物成功走完三期人體試驗(yàn)階段最終獲批上市的，通常僅占10%左右。那么，人工智能旨在突破這一現(xiàn)狀，使藥物研發(fā)不再耗費(fèi)如此之長時間，比如之前需要3年~5年才做出來一款臨床前候選藥物，將來可否3個月~5個月就完成？是否因?yàn)榕R床試驗(yàn)優(yōu)異的安全性與良好的藥效而提早獲批上市？這是整個藥業(yè)在努力的方向。

NBD：是否可以理解為，人工智能能夠幫助藥物設(shè)計(jì)和研發(fā)減少過程中的一些盲目性和隨機(jī)性？

張儒民：對。能夠全程走完三期人體臨床試驗(yàn)階段的，為什么只有10%左右而絕大部分都失敗呢？

原因不外乎是藥效不佳，或者是安全性不好。那么，如果在這些方面能夠很好地作出可以最終得到臨床更快驗(yàn)證的精準(zhǔn)預(yù)測，效率就大為提高。當(dāng)然，這還有很長的路要走。

NBD：也就是說，這一點(diǎn)目前還難以實(shí)現(xiàn)？

張儒民：目前還達(dá)不到。當(dāng)然，現(xiàn)在也有數(shù)十種不同程度上被人工智能所貢獻(xiàn)的藥正在臨床試驗(yàn)過程中，但目前尚未走到真正意義上的高效（即遠(yuǎn)超10%）成功階段，我們還要再等，所以離所說的big show time（大秀時刻）還有一定距離。

藥物設(shè)計(jì)希望將來一次就能成功

NBD：那么，眼下人工智能對藥物設(shè)計(jì)和研發(fā)提供的實(shí)質(zhì)性幫助，您認(rèn)為有哪些方面呢？

張儒民：現(xiàn)在比較突出的方面是，ChatGPT的面世，使得人工智能在交互式語言生成能力上大有長進(jìn)。比如給它特定專業(yè)領(lǐng)域的書籍與數(shù)據(jù)，它可以一目千行地高速閱讀，基本正確地理解并且消化，從而一定程度上可以成為知識和經(jīng)驗(yàn)相當(dāng)豐富的制藥科學(xué)家，在這方面它具備明顯超越人類的潛力。因此，我們在它的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，為其建立有高預(yù)判能力的模型，不斷訓(xùn)練迭代，日臻完美，從而讓它為我們完成高效的藥物迭代設(shè)計(jì)。這是它有能力不斷去做的。

不過，我們最終的目標(biāo)，其實(shí)比這還要宏大。我的想法是，藥物設(shè)計(jì)能夠一次或者寥寥幾次就能成功，而不是需要迭代試錯很多次，也不再需要花很多時間去合成成百上千個化合物。如此，研發(fā)效率就真正大幅提高了。

NBD：那么，要實(shí)現(xiàn)您所講的一次性就能成功設(shè)計(jì)出藥物，通過ChatGPT能實(shí)現(xiàn)嗎？

張儒民：語言，其實(shí)就是人類思維的體現(xiàn)。我們看到，這次論壇開幕式上，有一個關(guān)于AI的演講，他為我們演示了ChatGPT對人類自然語言的把握等等，已經(jīng)非常不錯。但現(xiàn)在的AI還不等同于人類智能（Human Intelligence）。當(dāng)然，我們希望未來的人工通用智能（AGI），遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出對語言的把握以及對圖表的精準(zhǔn)識別等等，能夠像人類一樣富有創(chuàng)意甚至異想天開地思考，并且在算力進(jìn)一步提升后更加高效、精準(zhǔn)，最終擁有類似它的締造者——人類的思維視角、想象力與創(chuàng)造力，甚至超越現(xiàn)有人類。要求很高，路途很遠(yuǎn)，但前景可期。