今天，复星医药与英矽智能宣布达成战略合作，在全球范围内共同推进多个靶点的人工智能药物研发。根据协议，英矽智能将获得1300万美元首付款和未来的里程碑式付款，以及针对QPCTL靶点在研项目的上市后利润分成。复星医药还将对英矽智能进行股权投资。

AI制药这条“新赛道”势头正劲，它有望催生什么新药成果？上海可在AI制药领域进行怎样的科研布局？解放日报·上观新闻记者采访了英矽智能、复旦大学和上海交通大学的专家学者。

复星医药董事长兼首席执行官吴以芳（左）与英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov签约。

共同利用AI研发抗肿瘤新药

英矽智能创始人兼首席执行官亚历克斯·扎沃洛科夫（Alex Zhavoronkov）博士介绍，这项战略合作包括针对4个靶点、人工智能驱动的药物研发合作，以及对QPCTL蛋白质项目的共同开发。

前一项合作的4个靶点由复星医药选择，主要与抗肿瘤药物有关，由英矽智能的人工智能平台和研发团队进行评估和开发，并将候选药物推进到临床前阶段。这家在上海设立研发中心的外资企业，开发了一个端到端的人工智能药物研发平台Pharma.AI，它包括靶点发现引擎PandaOmics、小分子化合物设计和生成引擎Chemistry42、临床试验结果预测引擎InClinico。针对复星医药选择的靶点，Chemistry42引擎将通过“生成式对抗网络”等机器学习算法，设计并合成一批小分子化合物。研发团队会对这批化合物进行实验测试，并将测试数据输入这个平台。人工智能平台对数据进行深度学习后，再合成一批更优的化合物。这一“机器学习+实验测试”过程重复多次，直至筛选出临床前候选化合物。

作为合作的一部分，复星医药获得了PandaOmics和Chemistry42的使用权，以推进公司内部人工智能驱动的药物发现和开发工作。

复星医药与英矽智能举行战略合作签约仪式。

双方的后一项合作，原先是英矽智能独立推进的项目，针对的是人体内CD47信号通路中的QPCTL靶点。科学家发现，这条通路会释放“别吃我”信号，阻止巨噬细胞吞噬肿瘤细胞。能否研发出抑制CD47的药物，成为近年来免疫肿瘤学中一个热门的新领域。“我们可以针对QPCTL，利用人工智能平台开发小分子抑制剂。”扎沃洛科夫说，“如果能开发出作用于这个靶点的药物，将是免疫肿瘤学单药治疗或与其他检查点抑制剂联合治疗的真正突破。”

这个孕育抗肿瘤创新疗法的项目，吸引了复星医药参与。根据协议，英矽智能负责提名临床前候选药物，并把它推进到临床前阶段；复星医药将开展临床研究，共同推进QPCTL项目在全球范围内的开发。“我们期待与英矽智能的合作能发挥双方在技术及临床开发上的优势，共同提升创新药物的研发效率。”复星医药董事长兼首席执行官吴以芳说。

中国医药获得“弯道超车”机会

医药大企业与AI制药企业的这类合作，去年以来在国际上频频上演：去年9月，强生与Owkin达成协议，共同研究基于机器学习方法，在涉及真实世界数据源的临床试验中估计治疗效果；10月，默克与CytoReason牵手，通过机器学习平台构建的细胞模型，推进肿瘤免疫疗法的药物研发；12月，恒瑞医药与Iktos达成战略合作协议，使用后者开发的人工智能新药设计软件，加速小分子药物发现和先导化合物的优化进程。

去年底，美国《科学》杂志将“人工智能预测蛋白质结构”评为2021年度十大科学突破之首。其标志性事件，是《自然》和《科学》分别发表了关于“阿尔法折叠2”（AlphaFold2）和“罗塞塔折叠”（RoseTTAFold）的研究成果。这两个人工智能系统都能根据蛋白质已知的氨基酸序列，预测出蛋白质的三维结构。其中，“阿尔法折叠2”的预测精度非常接近冷冻电镜实验的测定水平。由于小分子药物都作用于蛋白质，“人工智能预测蛋白质结构”对新药研发具有重要价值，有望大幅提升研发效率、降低研发成本。

AlphaFold2预测（蓝色）和实验测定（绿色）的蛋白质结构几乎完全吻合。来源：DeepMind

“人工智能主导药物研发的时代正在到来，从预测蛋白质结构、寻找药物靶点到药物分子设计，再到临床试验设计，人工智能在全面介入，开始发挥关键作用。”上海交通大学Med-X研究院副院长殷卫海表示，“中国在生物医药领域与一些科技强国存在差距，而AI制药技术的日趋成熟，给了我国一个‘弯道超车’的机会。我们一定要抓住机遇，加快打造AI制药的科技高地和产业高地。”

上海可在四个环节加强科研布局

坐落于张江科学城的复旦大学复杂体系多尺度研究院，正在打造AI制药的科技高地。院长马剑鹏教授带领团队，近日在人工智能预测蛋白质侧链结构领域取得突破，预测精度超越“阿尔法折叠2”，成为这个领域的世界冠军，相关论文发表在英国《生物信息学简报》上。他们还在利用自主研发的“作品折叠”（OPUS-Fold）软件，从事新药设计研究。

复旦大学复杂体系多尺度研究院

马剑鹏分析说，人工智能介入的新药设计可分为4个环节——目标蛋白选取、静态蛋白结构测定、动态蛋白结构模拟、候选药物分子的设计与合成。英矽智能的强项是利用人工智能技术进行目标蛋白选取，并完成候选药物分子的设计与合成。“阿尔法折叠2”的本领是精准预测静态蛋白结构。而在动态蛋白结构模拟环节，科学家运用的是计算机分子动力学模拟技术，这种对百万个原子、微秒量级的分子动力学模拟，需要性能强大的专用超级计算机支撑。

“在这4个环节，上海都可加强科研布局，这样才能全面掌握‘人机协作’新药设计的关键核心技术。”在马剑鹏看来，科技部门可进一步支持人工智能预测蛋白质结构软件、实验测定静态蛋白结构的计算机图像处理等科研项目，并打造专用于动态蛋白结构模拟的超算平台，为建设全球“人工智能+生物医药”科技和产业高地打下坚实的基础。