腾讯、IBM、Google和百度等互联网巨头正在积极涉足AI药物发现。
在过去数十年里，药物研发领域积累了大量的数据。随着计算机算力的不断增强和算法的不断革新，人工智能（AI）逐渐应用于药物发现的靶点挖掘、虚拟筛选、化合物设计与合成、ADME-T性质（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）预测和理化性质预测等各个方面。
图1 AI示意图（图片来自参考资料1）
在AI药物发现的产业端，目前主要有三类主体比较活跃，分别是大型制药公司、AI药物发现初创公司、互联网大公司。诺华、阿斯利康等许多制药公司正在将AI和机器学习技术应用于药物发现。有文章统计，2014年至2019年间，总收入（以2018年计）排在前21位的制药企业发表的论文中，218篇与AI药物发现相关。
图2 诺华的药物发现推荐系统
21家制药企业在此期间还启动了73项内部AI研发项目，61项与外部AI公司的合作项目（如默沙东与Atomwise、强生与BenevolentAI、赛诺菲与Exscientia之间的合作）。AI药物发现初创公司方面，目前国内外至少有246家公司将AI技术应用于药物发现和开发，为药物研发的不同阶段提供支持。接下来，本文将对互联网巨头在AI药物发现领域的尝试和探索进行整理回顾。
目前，AI正在向医疗领域逐渐渗透，AI医学影像率先落地应用，实现商业化。AI手术机器人、精准医疗、AI药物发现等细分领域也在不断发展，有部分落地应用，但尚未规模化普及。这其中，AI药物发现领域正在受到互联网巨头的广泛关注。
图3 涉足AI药物发现的互联网公司（部分）
1.从药物相关的数据（公共数据集为主）切入，借助自身的算法和算力优势，预测蛋白质的结构和功能、进行虚拟筛选、分子对接、药物/化合物性质预测等方面的药物发现。2.与制药公司合作，基于制药公司丰富的数据建模，合作推进药物开发项目。3.投资AI药物发现的初创公司，目前受到关注的该领域的初创公司，很多都有来自互联网巨头的投资。那么，互联网巨头在AI药物发现方面，具体都做了哪些工作？2020年7月世界人工智能大会前夕，腾讯发布了一个AI驱动的药物发现平台：云深智药（iDrug），该平台提供了新药发现流程中的五大模块，包括蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测及合成路线规划。腾讯和多家药企达成合作，目前平台上已经运行十个左右的研发项目。
据报道，iDrug的虚拟筛选和ADMET性质预测两个工具模块已开放免费使用，蛋白质结构预测、分子设计/优化、合成路线规划等模块将陆续在年内上线。
图4 腾讯云深制药平台
图5 云深制药平台架构
在云深智药平台中，腾讯AI Lab推出了一项预测蛋白质结构的新算法，该算法在蛋白质结构预测的世界最权威测试平台CAMEO上，半年内五次夺得月度冠军。2020年1月，百度研究院推出线性时间算法LinearFold，据报道称，该算法对于RNA二级结构的预测速度为全球最快。
百度还通过算法改善mRNA疫苗的开发。2020年5月，百度研究院推出一种用于优化mRNA序列设计的高效算法LinearDesign，可在11分钟内完成序列设计，有助于提高疫苗的稳定性和蛋白质表达水平，可改善COVID-19的mRNA疫苗开发。
图6 百度LinearDesign算法的文章
2020年8月，百度研究院宣布架构升级，新增生物计算实验室。2020年9月，来自CNBC的消息称，百度正在与投资者讨论，计划筹集20亿美元，在3年内发起成立一家生物计算新公司，该公司将专注于利用AI和计算技术来开发新药，并对癌症等疾病进行早期诊断。25日，百图生科BioMap宣布成立。 早在2018年9月，正大天晴药业集团和阿里云合作，采用AI来提高化合物筛选的准确率。
2020年1月29日阿里云宣布，在疫情期间，向全球公共科研机构免费开放一切AI算力，以加速新型肺炎新药和疫苗研发。与此同时，阿里云与全球健康药物研发中心（GHDDI）合作，开发AI药物研发和大数据平台，针对SARS/MERS等冠状病毒的药物研发进行数据挖掘。 2020年8月底，IBM发布了建立在云端的RoboRXN化学实验室，可以帮助科学家在家中工作时设计和合成新化合物。
图7 IBM的RoboRXN
RoboRXN融合了三种独立的技术：AI，机器人技术和云技术。科学家通过Web浏览器登录在线实验室平台，在一块空白的画布上绘制需要合成的化合物的骨架结构，该平台使用机器学习来预测化合物合成路线，然后，它将指令发送给远程实验室中的机器人自动化执行实验。实验完成后，平台会将结果发送给科学家。整个化合物的合成设计由算法驱动，合成试验的操作由机器人执行。 早在2015年，Google Research发表了一篇题为《Massively Multitask Networks for Drug Discovery》的文章，阐述了如何利用深度学习来处理不同来源的大型数据库，筛选出有效的药物成分，来加快药物研发。
2018年底，Google的AI公司DeepMind首次推出了AlphaFold算法，可以用来识别和预测蛋白质的复杂性，比以往更快地解析蛋白质结构。该算法在第13届CASP竞赛（有蛋白质结构预测的“奥运会”之称）中获得了最高荣誉。AlphaFold代表了蛋白质结构预测方面的重大进步。直至2020年1月15日，DeepMind关于AlphaFold的模型与代码才在《Nature》上发布，模型和代码已经开源。
图8 Google AlphaFold论文
2019年6月，Google与制药公司赛诺菲合作，将Google的AI和云计算技术应用于新药开发。2019年10月，制药公司诺华宣布成立诺华AI创新实验室，并选择Microsoft作为其战略AI和数据科学合作伙伴，通过将AI方法应用于大型临床和临床前数据集来加速药物发现。
2020年7月，俄亥俄州立大学的新闻报道称，来自Amazon的AWS AI实验室和明尼苏达大学以及湖南大学等机构的团队，开发出了药物重定向知识图谱（Drug Repurposing Knowledge Graph, DRKG），以及一套完整的用于进行药物重定向研究的机器学习工具，并将其在Github上开源给全世界研究机构，帮助新冠及其他疾病的药物重定向研究。
图9 DRKG（图片来自参考资料15）
与从头发现药物相比，DRKG具有大大减少时间和成本的优点。2020年8月，Facebook AI Research的科学家发布了一个使用无监督学习来训练的深度学习模型，该模型训练了跨越进化多样性的2.5亿个蛋白质序列中的860亿个氨基酸，能够更准确地预测蛋白质的功能。
图10 FacebookAI Research 研究论文
2018年5月的报道称，英特尔与诺华合作使用深度神经网络（DNN）来加速药物筛选，能够在更少的时间内处理多个图像，同时从该模型的图像特征中提取出更多信息。
此外，互联网巨头还积极投资了AI药物发现初创公司。如Google投资了晶泰科技、百度和腾讯等投资了Atomwise等。有文章称，在MIT Tech Review的十大突破性发明“AI药物发现”版块中，百度风投投资了过半的上榜公司。
本文初步整理了互联网大公司在AI药物发现方面的工作，并不全面。但不难看出，互联网大公司正在凭借领先的算法、强大的算力，以药物研发相关的公共数据集（或与制药公司合作获得数据）为切入点，积极尝试和参与药物发现和研发的过程。此外，互联网巨头还在投资AI药物初创公司，或与之合作，进一步加强他们在这一领域的力量。跨界者已经在行动了。
在整个药物研发过程中，药物发现环节数据最为丰富，或许也最能体现AI应用的模式。以IBM的RoboRXN云端化学实验室为例，在这一领域，智能化设计、自动化执行、远程化管理的模式已经初现雏形。在药物研发的一些方面，将经验集成到算法中，不断复制应用和优化，并通过机器人自动化执行成为可能。总体来说，目前互联网大公司在药物发现和研发中还处在探索和试水阶段。不同于消费领域和其他很多领域，制药行业的护城河更宽，城墙更高。然而未来如果AI应用于药物发现和研发出现重大突破，不排除互联网公司收购药企或CRO，搭建药物开发管线，在制药行业进行更多的布局。互联网大公司的AI药物发现之路未来会如何，我们拭目以待。参考资料
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