利用AI和量化计算进行新药研发，晶泰科技是国内“第一个吃螃蟹的人”

人工智能的大风口当前，AI+药物研发正逐渐发展为一片新的创业蓝海。许多研发团队正从新药研发的细分领域入手， 为昂贵漫长、“九死一生”的药物创新注入新的动力。

在动脉网的数据库中，AI+新药研发的海外创业公司有15家，这15家公司都获得了融资，共计达到2.76亿美元，其中来自英国的BenevolentAI融资金额高达1亿美元，有一款药物在2017年年中就要进入2b期临床实验。

然而，尽管中国在AI的其他领域可以敢说“赶英超美”，在药物研发这个垂直领域却是一片空白。晶泰科技是动脉网目前发现的国内仅有的一家利用AI从事化学药发现与发展的公司（如果您是该领域的创业者，欢迎与动脉网联系）。

晶泰科技作为这一国内尚属空白的研究领域的拓荒者，他们所开发的技术主要应用于药物发现过程中的早期药物筛选、药物设计，以及药物重定位和药物重定向。

通过计算辅助化合物早期设计与优化、药物固相筛选与设计、药物溶解度、毒性预测与筛选等应用，提高药物研发的准确率与效率，降低药企的研发风险。

人工智能在药物研发领域发展的情况是怎么样的，是什么困难在阻碍中国创业者进军新药发现领域，而晶泰科技又是如何克服困难，从而实现“智能制药”技术的研发与产业应用？动脉网带着这些疑问对晶泰科技进行了采访报道。

MIT博士后的创业之路

左起：赖力鹏，温书豪，马健

晶泰科技于2014年创立于麻省理工学院校园，以量子物理学家与医药界资深专家为核心。几位在学术界深耕多年的博士后马健、温书豪、赖力鹏等人一拍即合，希望用自己研发的先进技术做一件能够催生行业变革的创新，于是创立了晶泰科技。

这几个创始人掌握的技术其实可以应用于许多与化合物、新材料设计相关的领域，经过反复思考与市场调研，最后他们把目光放在了经济回报与社会价值都很高的制药产业。

从明确目标到开始创业，他们的创业导师蒋一得博士都全程参与其中，甚至辞去健赞-赛诺菲亚洲研发战略总监的职位，全职加入。

蒋一得博士现任晶泰科技的首席策略官，有十多年在CFDA和国外创新药企工作、研发的经验。

谈起加入晶泰，蒋博士说，“计算科学在医药研发领域的应用潜力是巨大的，很多条件也已经具备。晶泰的技术，可以从根本上解决传统研发方式在效率、准确度、盲目性上的问题，产业结合方式也很直接。所以我一开始就很看好这支团队。”

已获得初步成果

药物研发，越往后成本越高，但如毒性、溶解度等对药物成败起关键作用的性质要在相对后期才能进行实验研究。因此，传统方法，往往在投入了大量的时间、人力、金钱成本进行研发推进后才发现一个药物候选并不适合成药，这就造成很多资源和机会上的浪费。

通过量化计算与人工智能，晶泰科技正在摆脱科学家的个人经验与效率局限，通过提前预测药物候选的固相、ADMET、靶点结合等重要信息，以少量、更具针对性的实验代替从前的“海选”策略，以准确、完备的信息鉴别出最有可能成功的候选化合物。

基于量子化学算法的药物固相设计与筛选平台，晶泰科技可以实现对复杂的小分子药物精准、全面、快速的计算。同时其研发团队还在向药物研发上下游其他关键环节的应用进行延伸，让计算科技在药物研发的更多场景中发挥更大的价值。

晶泰科技联合创始人、北京大数据及人工智能研发中心负责人赖力鹏告诉动脉网:“我们目前的算法有很高的精确度，对每个药物晶型的筛选会产生数百万到数千万的晶体结构数据。

通过 AI 针对这些高质量的数据进行深度学习，可以在进行海量计算的初期预判不同晶体结构的堆积能量，从而大大减少能量计算的资源耗费，进一步提高算法的效率。同时，对我们更加准确地预测药物分子的物理、化学性质起到重要推进作用。”

另外，晶泰科技也十分注重与国内外学术界领袖保持密切交流，并与天津大学内的国内唯一国家级工业结晶工程实验中心达成研发合作。

该研究中心副主任龚俊波教授说：“计算预测很大程度上提高了工作效率，减少了实验的工作量，让我们快速找到了预测的目标晶型。近几年来，国家推行‘药物一致性评价’，对药物晶型研究提出了更高的要求。相信晶泰科技的这项技术能促进国内药物晶型筛选工作的进展，成为标准化的、可推广的研发模式。”

人才、数据、商业模式三方面的困难

而对如此有前景的市场，赖力鹏博士也对动脉网坦言，中国在进行人工智能药物研发方面，天时、地利、人和都缺，即产业风向、数据积累、和人才的困难。

组建跨学科人才团队

人和，就是跨学科人才储备。AI在药物领域的应用需要AI科学家、工程师和药学、化学家的紧密合作。“随着我国科研水平的不断提高，与国外人才储备上的差距会逐步缩小，在这方面的困难也会减弱，”赖力鹏说。

晶泰科技团队创建之初就十分注重跨学科人才的积累和培养。研发队伍中既有物理学家、化学家、药物学家、药企研发高管，也有人工智能、云计算等领域的顶尖人才。顾问团队包括MIT、CMU等高校的知名教授，也有研发、经营经验丰富的药企专家。

获取高质量数据

地利: AI药物研发需要高质量数据支持。国内创新药研发起步较晚，与国外相比，对于优质数据的积累还有一定距离。

晶泰科技的数据来源是公共数据和私有数据结合，这其中包括晶泰科技在国内外工业、学术界的合作伙伴的积累。

同时，晶泰科技通过量化计算算法也可以自行生成大量高质量的数据，这是晶泰科技的又一大优势。

目前晶泰科技使用的数据类型有很多种，比如最近推出的溶解度预测，用到的就是不同溶剂、温度等环境条件下的药物分子溶解度数据，其预测结果比行业类似方案的准确性提高了1-2倍。

国内研发+国际业务拓展的成长模式

天时：即创业风向与商业模式。生物科技在国内成功的标杆案例较少，同时药物研发这一行业相比医疗、金融等领域，其本身有相当的复杂性和不可预测性。这就是为什么人工智能这么火，人工智能制药却仍是一条少有人走的路。

当然近几年国内研发的药物或者药企被收购的新闻也频频传出，预示着未来国内药物研究的美好前景。

晶泰科技之所以敢于做 “第一个吃螃蟹的人”，一方面是基于已有的技术优势，在早期就积累了领域内最优秀的人才，所以研发上受地域影响小。

另一方面，团队从一开始时就明确了初期主要客户群，形成国内研发，国际业务拓展的模式，有效控制研发成本的同时，在国际范围内寻求合作者。

目前晶泰科技的核心算法已应用于国际顶级药企的药物研发；其人工智能研发平台也开始逐步向国内外科研人员开放使用。

开放的研发平台

赖力鹏认为，人工智能在药物研发中的大规模应用依赖于整个计算科学、实验科学社群的共同推动。所以商业上晶泰科技主导开放和反馈的思路。

晶泰科技希望以自己的技术之长，让没有计算背景的传统研发人员也能利用最先进的计算软硬件工具，帮助他们更好更快地完成科研任务。

为此，晶泰科技研发了AtomPai平台，专为基础科研人员（药学、化学、材料、物理、生物等领域）提供通用、可定制的计算服务。

针对特定的科研问题，如ADMET（药物的吸收， 分配， 代谢， 排泄和毒性）性质预测，多体体系相变研究等常见问题，提供数据分析和模拟的工具，并促进用户之间的数据、模型共享与协作。

平台的特点就是定制化、简单易用。只需要登录相关网页，通过点击就可以实时完成多项基础的数据分析、数值模拟工作，也能在线自己定制模型。 晶泰科技还有专门的算法组，针对特定需求为用户解决问题。

开放平台的目的也是为了让晶泰科技在计算软硬件开发上的优势与传统研发进行更好的结合，从而不断优化其技术；与此同时，推进新技术在社区及相关领域的认知度和使用程度。

谈及公司的技术发展方向，晶泰科技创始人温书豪表示：

“晶泰科技一直致力于在现有算法模型中引入更多的物理思想以提高模型的准确度，并已经积累了云端超算架构和性能优化方面的丰富经验。而 AI 的引入，将使得模型在保证精确度的前提下效率优势得到进一步升级。”

晶泰科技目前已获得腾讯领投、真格、峰瑞跟投的数千万元的A轮融资。团队成长迅速，在2015年中回国在深圳落地，并在同年年底开设北京大数据及人工智能研发中心。目前横跨深圳、北京、波士顿三座城市，还在不断吸收跨学科、机器学习相关领域的人才。

文|王晓行

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