打破“双十”定律，人工智能大模型加速新药研发

最近几年来，人工智能技术的创新正在加速改变成千上万个行业十四五规划和2035年远景目标纲要强调，发挥海量数据和丰富应用场景优势，推动数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业，新业态，新模式，壮大经济发展新引擎人工智能作为工业数字化智能转型的核心技术之一，正在制造业，医药，农业，能源等不同领域的产业升级中发挥关键作用

以医疗领域的新药研发为例，人工智能技术的应用大大缩短了研究团队的研发周期最近几天，Xi交通大学第一附属医院刘兵教授团队基于人工智能大模型技术研发出超级抗菌药物其R&D工艺显著突破了制药R&D双十定律的瓶颈，将原本漫长的R&D周期从数年缩短至一个月

新药研发风险大，周期长，成本高因此，在医学领域有一个双十定律，即成功研发一种新药需要10年以上的时间和10亿美元的成本即便如此，也只有10%左右的新药能够获批进入临床阶段

R&D人员面临的一个关键问题是筛选大量的药物分子发表在科学杂志《自然》上的一篇论文指出，在化学空间中，人类能找到的药物分子数量多达10的60次方，而太阳系中所有原子加起来只有10的54次方左右如何从海量的化学分子中快速找到适合药用的分子结构，是长期以来令科研人员头疼的问题

刘兵教授介绍了华为云与中科院上海药物所联合培养的盘古药物分子模型这种前沿的人工智能技术可以大大加快药物分子的筛选过程，将先导药物的研发周期从几年缩短到一个月左右，研发成本降低70%左右

一方面，人工智能大大减少了小分子化合物的人工筛选和计算量，节省了时间和成本，另一方面，人工智能可以通过更科学的药物结构设计，对筛选出的小分子化合物进行定向优化，降低新药可能产生的毒副作用华为EIHealth医疗代理负责人乔楠博士表示

小分子化合物的筛选，即先导药物的设计，是药物研发的重要组成部分R&D团队应该从数以亿计的小分子化合物中找到最有效的靶点，并不断修改药物结构，以提高其活性和药用性能每一次更新都意味着合成路线，药效学评价试验等一系列方案需要重新设计和验证

据乔楠博士介绍，华为云盘古药物分子模型在无监督学习模式和行业独有的图序不对称条件自编码器深度学习网络架构下，提前学习了17亿个小分子的化学结构，并接受了海量训练，可以更好地预测和推荐分子结构和性质。

盘古的大模型可以自动预测蛋白质和分子化合物结合的结果就像汽车的R&D测试一样，人工智能可以模拟测试车辆碰撞轨迹，碰撞结果等，并提前钻上亿次乔楠博士表示，基于预先训练好的大模型技术，人工智能可以快速选择可能有效的分子结构进行人工实验，大大减少了人力筛选的时间和成本

同时，盘古药物分子模型的结构优化器还可以对筛选出的先导药物进行定向优化，比如降低对正常人体细胞可能产生的毒副作用。

基于盘古的药物分子模型，Xi交通大学第一附属医院刘兵教授在超级抗菌药物的研发方面取得了重要突破最近，它在国际上申请了专利，并处于临床前研究阶段，以支持IND应用据刘兵介绍，这种药物可能成为近40年来国际上首个新靶点，新类别的抗生素

AI技术与基础科学的结合与创新，不仅解决了R&D成本高，时间周期长的痛点，也为初创研究团队提供了施展才能的舞台刘兵表示，伴随着人工智能技术的应用，可以有更多的初创团队参与到药物研发领域，为国内医药行业的创新做出实际贡献

在2022世界人工智能大会上，华为轮值董事长胡也表示，人工智能引发的产业变革正在改变每一个行业，人工智能也正在越来越多的行业场景中发挥重要作用。