大概只需要20年，人类就可以攻克绝大多数的疾病，艾滋病、癌症都不再是不治之症？

而实现这一愿望的，竟然是AI制药。

这究竟是怎么一回事？AI制药是未来的风口还是一个泡沫？

如果放在二十年前，人们确实想象不到，诺贝尔化学奖有一天竟然会颁给和人工智能有关的技术。

今年的主题是蛋白质，其中一组获奖者的身份很特别，戴密斯·哈萨比斯与约翰·朱默帕。

说起这俩人的名字，有些朋友可能比较陌生。

戴密斯·哈萨比斯是一位毕业于剑桥大学计算机科学专业的科技人才，与此同时还是谷歌旗下DeepMind的创始人兼首席执行官。

DeepMind这家公司研究的内容是如何将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，从而建立起一套强大的通用学习算法。

还记得之前世界围棋选手柯洁被机器狗打败的消息吗？

战胜围棋天才柯洁的正是AlphaGo，而该智能系统正是DeepMind的产品。

所以这次戴密斯·哈萨比斯与约翰·朱默帕一起研究AI制药，也算是在DeepMind的基础上，再次有了新的动作。

正是因为在脑科学方面有一定的研究，戴密斯·哈萨比斯带领的团队也从事过类似的研究，所以才清楚AI制药的可行性，因此提出他的观点：

“大概是在未来10-20年的时间，人类就可以利用AI制药技术，攻克绝大多数的疾病。”

戴密斯·哈萨比斯此次获得诺奖级成果的是AlphaFold，Fold在英语中的意思是折叠，也可以理解为蛋白质的折叠结构。

所以AlphaFold的真实身份是蛋白质结构预测工具。

但是一个是人工智能技术，一个是医疗领域，这两个看起来风马牛不相及的领域，究竟是如何产生了羁绊？

想让这两样东西产生联系，还需要一个过渡方，那就是蛋白质。

其实我们的身体器官系统出现一些疾病，绝大多数都和蛋白质故障有关，所以最常见的药物靶点就是蛋白质。

据《科学》杂志在2021年发表的一项论文称，研究人员已经确切研究出蛋白质、基因组与人类疾病的网络关系图。

简单点来说，只要能掌握蛋白质的秘密，就能解开人体生病的破解之法。

蛋白质的空间结构非常复杂，通常情况下，蛋白质由20种氨基酸组成。

问题在于，没人知道这20种氨基酸的组合方式，一切都是随机出现。

氨基酸链会扭曲和折叠，但扭曲多少，如何扭曲，折叠成什么样，这一切都是未知数。

这就导致不少氨基酸链会变成一个独一无二的三维结构，而目前已知的蛋白质结构有2亿种。

对科学家们来说，弄清楚一个蛋白质内的氨基酸序列并不困难，但想要解开氨基酸链的扭曲和折叠信息却难如登天。

不少医学难题，都是卡在了破解氨基酸链的扭曲和折叠上。

传统的方法是通过X射线衍射、冷冻电镜等，所以也能破解答案，但这个过程十分消耗人力物力。

如果单纯以来传统方法，人类破解健康密码的速度，还赶不上疾病发展的速度。

于是有人就想到，在传统研究方法的技术上，给它赋予一些技术手段，是不是就能利用计算机来完成数据分析？

这便是晶体时代，虽然有分析软件，但由于精度不高，不具备太大参考价值。

AlphaFold研究的就是蛋白质的氨基酸链，通过大数据模型分析和计算，推测出蛋白质的空间结构。

这次AlphaFold的相关研究能够获得诺贝尔文学奖，正是因为AlphaFold2是有史以来第一个能准确预测蛋白质三维结构的机器学习模型。

有了AlphaFold2，科学家们就可以利用已知的氨基酸序列，推测蛋白质的可能结构。

像我们经常提到的因为过度使用抗生素而导致的抗药性，以及世界上仍旧让很多国家百姓遭受生命健康威胁的疟疾等流行性疾病，都可以在AlphaFold的模板帮助下，找到新的解决办法。

特别生物医疗领域的研究人员们，也就能有针对性地研发新的靶向药物。

当然，还有一些新的研究领域，那就是创造新的蛋白质。

人类只要能够掌握蛋白质的空间结构，就能高效筛选能与它结合的分子，在特定情况下还可以设计新型蛋白质，而这种蛋白质本身或许就能成为治愈疾病的新方法。

再延伸来看，有了人为设计的蛋白质，就可以通过这种蛋白质来压制发生故障的蛋白质，也能从一定程度上避免疾病的出现。

一些发病急、治愈难度低、感染风险高的病毒，都可以利用这个方法培育疫苗。

除了医疗领域，掌握蛋白质的空间结构还可以用于工业，参与新材料的研发。总之一切能和蛋白质扯上关系的行业，都可以在AlphaFold的帮助下，进行更多新型研究。

人工智能技术破解了蛋白质的秘密，而蛋白质里藏着人体疾病和康复的秘密，AI制药将为人类治愈绝大多数疾病的说法，自然也就成为了现实。

如今AI制药领域正在蓬勃发展，2024年以来，AI制药领域交易频繁。

据不完全统计，仅仅在2024年的前10个月，就有至少10起涉及大型药企的AI制药领域交易记录。

其中最大的一笔交易是阿斯利康与石药集团的合作，预估交易总额超140亿元人民币。

有人做出预测，未来十年左右的时间，全球AI制药的生意市场可能有4450亿美元左右。

也有人表示担忧，AI制药究竟是下一个风口，还是泡沫？

专业人士分析认为，AI技术在未来的新药发现环节的应用，会变得越来越普遍，优势也会渐渐凸显。

而人类未来的医疗发展，势必离不开AI助力。

从目前的技术水平看，不是所有的药企都有资格进入AI制药领域，要与专注于人工智能的制药公司合作，构建集成AI系统等等。

有不少人对AI在药物研发中的成功概率持怀疑态度。

比如Benevolent AI原本就是做的AI药物研发，但因为主要候选药物失败，最终只好裁员180人，几乎是腰斩的程度。

2020年时Exscientia就想利用AI开发治疗强迫症的药物，也是以遗憾告终。

不过这些并非说明AI制药全是泡沫，只是可能步子迈得有些太大了。

总结来看，AI制药确实是未来可行，而且还是一个不错的研究方向。

但以人类目前掌握的AI技术在医疗领域的运用来看，我们还有很长的一段路要走，尤其是法律和监管的方面，还没有形成较为完善的一套政策。

参考资料：

[1] 21世纪经济报道《AI制药，未来趋势还是虚幻泡沫？》2024-09-14

[2] 环球《AI打开蛋白质研究新通途》2024-10-14

[3] 人民日报《至少10起！2024年AI制药交易记录不断刷新》2024-10-12

[4] 科技日报《蛋白质、基因组与人类疾病有了关联图》 2021-10-18