AI新药去哪儿了？

传统药物研发的成功率极低，超过90%的候选药物在上市前会失败。在这一背景下，一些初创公司正将全部希望寄托于人工智能（AI），旨在彻底改变药物发现的效率和速度。它们的核心目标是利用AI技术，以更低的成本、更快地将有效的新药推向市场。尽管目前还没有完全由AI设计的药物上市，但已有多个候选药物进入了关键的临床试验阶段，这预示着一个潜在的行业变革。最终，这些公司的成败将取决于AI能否真正提高药物研发的成功率。

一个艰难的起点

药物研发通常始于一场悲剧。对于Recursion公司的药物设计师彼得·雷（Peter Ray）来说，动力源于他母亲因癌症去世的经历。他承诺要为此做出改变，但传统药物研发过程却异常缓慢且充满挫折。

• 极高的失败率： 超过 90% 的候选药物在进入市场前会失败。
• 漫长的周期： 一个项目可能耗时五年，制造数千种分子，却毫无进展。
• 不可预测的障碍： 一个看似有前景的分子，可能会因意想不到的副作用而被放弃。

“我们是独角兽。”——Insilico Medicine公司的生物学家基思·米库莱（Keith Mikule）如此形容成功研发出新药的科学家，他本人名下只有一种治疗卵巢癌的药物。

AI如何改变游戏规则

AI的介入旨在打破这种僵局。它并非简单地辅助人类，而是从根本上改变了药物发现的逻辑。

• 创造性的分子设计： AI能够设计出人类设计师可能永远不会想到的分子结构。彼得·雷团队研发的MALT1抑制剂（REC-3565）就是一个例子，AI发现了一种方法，移除了一个可能导致毒性的分子部分，这是人类团队未曾想到的。
• “更快地失败”： AI的核心优势之一是在早期阶段就排除掉大量无效的候选分子。传统方法可能需要制造和测试数千个分子，而借助AI，Exscientia公司的一个项目仅制造了 136个 分子就找到了候选药物。
• 节约成本与时间： 通过大幅减少需要物理测试的分子数量，AI显著降低了药物发现早期阶段的成本和时间。

Recursion公司的首席执行官克里斯·吉布森（Chris Gibson）强调，通过更快地失败，可以降低这个极其昂贵过程的初始成本。

现状与挑战

尽管前景广阔，但AI制药仍处于证明自己的阶段。目前，还没有一款完全由AI设计的药物正式上市。

• 关键的临床试验： Recursion和Insilico等公司已有多款候选药物进入 I期和II期临床试验，这证明了药物对患者是安全的，是重要的里程碑。例如，用于治疗脑部病变的REC-994和用于治疗肺纤维化的ISM001-055。
• 历史的审视： 对计算机辅助药物研发的期望并非首次出现。早在几十年前，“计算机辅助药物发现”（CADD）就曾引发过讨论，但并未彻底解决核心难题。
• 真正的考验： 最终的问题是，AI设计的药物是否真的比传统药物有更高的上市成功率。最后的临床试验阶段是 最昂贵、最不可预测 的。

“最终，用我们的前10个项目来评判我们将是公平的。这个样本量足以看出这种方法能做什么。” —— 克里斯·吉布森

未来的图景

AI与自动化正在重塑药物研发的未来，这不仅关乎技术，也关乎人的角色。

• 工作性质的转变： 传统化学家的“体力活”将被自动化和软件取代。未来的关键在于那些 懂得如何使用机器 的人。彼得·雷坦言，他已不再认为自己是传统的药物化学家，“我变成了别的东西。”
• 解放人类创新： 自动化系统接管了重复性测试工作，让科学家有时间去探索未知的化学领域和全新的可能性。
• 紧迫的使命感： 许多投身于此的科学家都曾因疾病失去亲人。他们有一种强烈的紧迫感，希望为那些没有机会的患者复仇。

“我们都在为患者着想。”——Recursion自动化总监帕特里克·柯林斯（Patrick Collins）说。

最终，时间是我们所有人都在耗尽的资源。随着一个个候选药物进入临床试验，整个行业都在屏息以待，看AI究竟能否在这场与疾病和时间的赛跑中，交出一份令人满意的答卷。