本次論壇，就生物計算發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)展開分享與討論。

「賦能新未來，釋放新動能」，由世界人工智能大會組委會辦公室指導，上海市生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)促進中心、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會、機器之心發(fā)起并聯(lián)合主辦，上海中青年知識分子聯(lián)誼會、上海市經(jīng)濟和信息化系統(tǒng)中青年知識分子聯(lián)誼會協(xié)辦的「WAIC2022 · 上海生物計算論壇」于 9 月 2 日在上海張江科學會堂圓滿舉辦。

來自加拿大皇家科學院、上海市生物醫(yī)藥促進中心、北大、微軟、昇思MindSpore、BioMap、分子之心、天壤 XLab、晶泰科技、華深智藥、聯(lián)拓生物等機構(gòu)、高校、科技和醫(yī)藥企業(yè)的專家學者，就生物計算發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)展開分享與討論。以下為本次生物計算論壇內(nèi)容的精彩回顧。

上海市委統(tǒng)戰(zhàn)部常務副部長黃紅、上海市經(jīng)濟和信息化委員會副主任張英出席會議并致辭。

上海市委統(tǒng)戰(zhàn)部常務副部長黃紅

上海市經(jīng)濟和信息化委員會副主任張英

新冠疫情為「AI + 生物醫(yī)藥」提供大量試驗機會。從新冠小分子藥物到抗體藥和疫苗研發(fā)，AI 技術(shù)助力了多款新藥的研發(fā)。

加拿大皇家科學院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow 李明以《個體化發(fā)現(xiàn)和檢測新抗原》為題進行了特邀報告，介紹了 AI 助力癌癥治療的新進展。

李明教授分享了一系列直接在細胞表面尋找新抗原（Neoantigens）的最新研究。通過模擬人類中心耐受系統(tǒng)，用人工智能系統(tǒng)代替濕實驗檢測免疫原性，可以做到自動化、個體化的免疫治療。這為個體化免疫治療提供了「新抗原發(fā)現(xiàn)」和「免疫原性檢測」的新途徑。另外，由于免疫原性檢測需要大量數(shù)據(jù)，李教授呼吁領(lǐng)域內(nèi)的研究人員加強合作，一同為人類健康事業(yè)貢獻力量。

之后，分子之心創(chuàng)始人兼首席科學家許錦波以《AI 蛋白質(zhì)研究的新進展》為題進行了特邀報告，分享了蛋白質(zhì)生物計算前沿技術(shù)進展。

許錦波教授表示，近年來，人工智能的深入發(fā)展，讓蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)及功能研究取得了巨大的突破，從傳統(tǒng)的物理和統(tǒng)計方法快速走向最新的機器學習乃至深度學習算法，分子生物學界的研究范式也從基于序列的研究轉(zhuǎn)向基于結(jié)構(gòu)的研究，極大提高了蛋白質(zhì)從頭設(shè)計的效率。而在產(chǎn)業(yè)界，AI 蛋白質(zhì)發(fā)現(xiàn)和設(shè)計也由此乘勢而起，成為全球矚目的熱門賽道。

但是，由于蛋白質(zhì)分子的作用機制極其復雜，即便使用新興的 AI 方法，也仍然存在很多有待進一步探索和解決的問題。此外，許教授指出當前國內(nèi)亟需一個功能完整的 AI 蛋白質(zhì)設(shè)計和優(yōu)化平臺，為研究界的技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)界的工業(yè)化落地推進提供助力。

他領(lǐng)銜的分子之心團隊，推出了業(yè)界首個功能完整的 AI 蛋白質(zhì)預測和設(shè)計平臺 MoleculeOS，并具備全球領(lǐng)先的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)及特性預測和蛋白質(zhì)設(shè)計能力，目前已在蛋白質(zhì)從頭設(shè)計、蛋白質(zhì)優(yōu)化、抗體重設(shè)計、蛋白質(zhì)以及復合物結(jié)構(gòu)預測、蛋白－蛋白對接、蛋白質(zhì)側(cè)鏈預測、蛋白質(zhì)功能預測、蛋白質(zhì)語言模型等關(guān)鍵領(lǐng)域，開發(fā)出十余項世界領(lǐng)先的 AI 算法，計算結(jié)果遠超文獻報道及全世界已公開發(fā)表的最好結(jié)果。

后疫情時代來臨，「AI + 生物醫(yī)藥」能否保持強勁發(fā)展勢頭，將面臨哪些挑戰(zhàn)與機遇？

上海市生物醫(yī)藥促進中心副主任唐軍，微軟杰出首席科學家、微軟亞洲研究院副院長、微軟研究院科學智能中心亞洲區(qū)負責人劉鐵巖，華深智藥創(chuàng)始人 &CEO 彭健展開圓桌對話，共議關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新與突破，共探生物醫(yī)藥研發(fā)新模式，一起展望「AI + 生物醫(yī)藥」發(fā)展趨勢。三位老師分別從研究現(xiàn)狀、人才吸引、產(chǎn)業(yè)落地等多個角度對這一議題進行了探討。

彭健表示生物計算未來一定是百花齊放的形式。制藥的發(fā)展是長鏈條多環(huán)節(jié)的，從早期靶點到藥物發(fā)現(xiàn)，甚至到后面的臨床實驗，每一個環(huán)節(jié)在整個產(chǎn)業(yè)鏈中都是非常有價值的部分，缺一不可。同樣，無論 AI 計算還是實驗，必定在產(chǎn)業(yè)鏈每一個環(huán)節(jié)中擁有多樣化的應用以及不同的貢獻。

劉鐵巖指出藥物設(shè)計相關(guān)的研究本身是非常廣闊而豐富的，無論是從不同的藥物類型、還是制藥的流程來看，都有獨特的技術(shù)挑戰(zhàn)；面臨豐富的研究場景，本來就應該是百花齊放的狀態(tài)。當然，目前也存在一些問題，比如在結(jié)構(gòu)預測、親和力預測等研究課題上存在扎堆的現(xiàn)象，其中一部分原因是在這些領(lǐng)域已經(jīng)有比較成熟的技術(shù)基礎(chǔ)，但同時也是表明大家沒有以「長期主義」的心態(tài)來從頭構(gòu)建自己的技術(shù)壁壘，這是需要引起學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界高度重視的。

唐軍表示藥物研發(fā)的流程是復雜的，相對耗時耗力，特別是人體實驗環(huán)節(jié)；而通過 AI 技術(shù)模擬抗原免疫原性篩選系統(tǒng)以后，工作量可以減少很多。這項工作非常有意義，它實際上給生物制藥、化學制藥行業(yè)帶來顛覆性的改變。另外還指出，從研發(fā)與上市兩個角度來考量，新藥上市還依靠銷售專家、醫(yī)保系統(tǒng)等等，所以政府協(xié)調(diào)部門也是關(guān)鍵的一環(huán)。

三位老師共同表示，除了傳統(tǒng)意義上的交叉人才，「AI + 生物醫(yī)藥」還需要吸引更多計算機、生命科學、醫(yī)藥等領(lǐng)域的頂尖人才。此外，與此配套的產(chǎn)業(yè)政策，將是該領(lǐng)域健康發(fā)展的重要保障。三位老師共同呼吁，各領(lǐng)域?qū)W者應當加強合作，共同創(chuàng)造「AI + 生物醫(yī)藥」新藍圖。

在之后的主題演講環(huán)節(jié)，眾嘉賓圍繞蛋白質(zhì)設(shè)計、分子模擬、定量科學等新藥研發(fā)關(guān)鍵議題做了精彩演講。

北京大學化學與分子工程學院教授、北京大學理學部副主任高毅勤，以《分子模擬與深度學習在分子體系中的應用與方法發(fā)展》為題進行了分享。

本次演講，高毅勤教授主要通過「從染色質(zhì)結(jié)構(gòu)到蛋白質(zhì)互作」、「從蛋白質(zhì)序列到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)」以及「藥物分子與蛋白質(zhì)相互作用」三個方面描述了分子模擬、基礎(chǔ)藥物研發(fā)方向的前沿研究，并提出了一些建設(shè)性想法。高教授希望未來可以逐步建立多模態(tài)、多精度、跨尺度的虛擬細胞模型；同時，也指出這方面的模擬理論方法和技術(shù)還需要更多的發(fā)展。

BioMap 首席 AI 科學家宋樂，以《AI For Drug Design》為題，探討了 AI 醫(yī)藥研發(fā)的挑戰(zhàn)與前進方向。

宋樂表示，醫(yī)藥研發(fā)是長鏈條的問題，挑戰(zhàn)存在于研發(fā)路徑的各個階段；同時從另一個角度，生物機體是一個復雜而龐大的網(wǎng)絡(luò)，對應于各類疾病又會有不同尺度不同維度的數(shù)據(jù)測量，因此多角度理解生物數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)對于 AI 制藥領(lǐng)域尤為重要。此外，宋樂認為，通過 AI 研究人員和生物醫(yī)藥實驗人員以及生物技術(shù)人員統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的閉環(huán)合作方式，能夠高效率加速藥物研發(fā)過程；從而能夠以更短的時間更小的造價，制造更多的新藥，解決更多的疾病。

華為中央軟件院昇思MindSpore 開源項目架構(gòu)師王紫東，以《MindSpore AI + 科學計算實踐》為題做了主題演講。

王紫東表示，現(xiàn)在 AI 和分子模擬已經(jīng)開始進行融合，并且也產(chǎn)生了一些突破性的研究成果；MindSpore 在 AI+ 生物計算方面也做出了許多實踐，通過分子模擬、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測以及對新冠病毒 Delta 變異毒株模擬等實例，詳細分析了生物計算領(lǐng)域的眾多挑戰(zhàn)及應對思路。并指出，基于分子力場的模擬可以相對降低盲目性。

聯(lián)拓生物轉(zhuǎn)化醫(yī)學、臨床運營和腫瘤開發(fā)副總裁呂承，以《定量科學在新藥研發(fā)中的新應用》為題進行了主題分享。

呂承圍繞「定量科學在藥物臨床開發(fā)中的意義」以及「定量藥理學的一些模型化解決方案」兩個方面，系統(tǒng)地介紹了整個藥物研發(fā)過程中人工智能和定量科學所發(fā)揮的加速作用。并簡單介紹了定量系統(tǒng)藥理學，該學科是多學科交叉的產(chǎn)物，涉及藥理學、化學生物學、生物信息等，被認為是未來轉(zhuǎn)化醫(yī)學的核心技術(shù)。同時指出，選擇合適的藥物加速藥物開發(fā)是非常重要的，這需要生物醫(yī)藥研發(fā)的研究者政策制定者共同推進。

天壤 XLab 負責人苗洪江，以《從發(fā)現(xiàn)到發(fā)明：蛋白質(zhì)設(shè)計引領(lǐng)生命科學新浪潮》為題，介紹了蛋白質(zhì)從頭設(shè)計的研究進展以及 CREATOR 工作臺的應用。

苗洪江介紹了天壤從智能圍棋、智慧交通到蛋白質(zhì)設(shè)計的發(fā)展歷程；以新冠病毒刺突蛋白和 IL-2 蛋白為例，細致解讀了 TRDesign 從頭設(shè)計蛋白質(zhì)的技術(shù)路線，并發(fā)布了「All in one」AI蛋白質(zhì)設(shè)計平臺。苗洪江指出，做蛋白質(zhì)設(shè)計存在算力需求大、經(jīng)驗要求高、技術(shù)門檻高和流程復雜等困難，嚴重限制了蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的發(fā)展，該工作臺提供了一種新的科研范式，一站式完成從項目規(guī)劃到結(jié)果分析的整個流程，大幅提升研發(fā)效率。

晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 馬健，以《從自動化到智能化——新藥研發(fā)的升級之路》為題，探討了新藥研發(fā)模式的挑戰(zhàn)與變革。

馬健指出從行業(yè)視角來看，人工智能與生物及藥物研發(fā)的深度結(jié)合，是未來發(fā)展的趨勢。他認為近幾年生物計算存在兩個紅利，一個是資本紅利，主要來源于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的下半場和中國醫(yī)藥政策的驅(qū)動；另一個是技術(shù)紅利，例如算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習，以及電子行業(yè)3C制造發(fā)展起來的協(xié)作機器人等技術(shù)。人工智能和自動化的加入可以大大降低藥物研發(fā)的試錯成本，提高效率和成功率。同時他也指出人口紅利特別是工程師紅利在消退，生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)接下來將面臨勞動力短缺的問題，因此人工智能和自動化技術(shù)與醫(yī)藥研發(fā)的深度融合勢在必行。

以上為本次論壇內(nèi)容的精彩回顧。未來，生物計算論壇將繼續(xù)打造「AI + 生物醫(yī)藥」創(chuàng)新生態(tài)圈，驅(qū)動生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，釋放生物計算行業(yè)新動能，實現(xiàn) AI 與生物醫(yī)藥的雙向賦能。

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