劃重點(diǎn)
012024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予David Baker等三人，以表彰他們?cè)谟?jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的成就。
02傳統(tǒng)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法耗時(shí)且成本高昂，AI技術(shù)的注入大幅提升研發(fā)效率和成功率。
03由于AI技術(shù)的應(yīng)用，蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)這一新型產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，逐漸向合成生物學(xué)、酶制劑等領(lǐng)域拓展。
04天騖科技等國(guó)內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)憑借數(shù)據(jù)資源、研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和成功案例，不斷提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。
05然而，國(guó)內(nèi)藥企ADC、單抗等大分子創(chuàng)新藥研發(fā)項(xiàng)目持續(xù)推進(jìn)，有望推動(dòng)國(guó)內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)積累更多經(jīng)驗(yàn)和案例。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
瑞典當(dāng)?shù)貢r(shí)間10月9日，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?wù)浇視�，David Baker因其在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的成就獲得一半獎(jiǎng)金，另一半則被分別授予了Alpha Fold2的開發(fā)者Demis Hassabis和John Jumper。
在生命科學(xué)，尤其是創(chuàng)新藥物研發(fā)領(lǐng)域，蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)優(yōu)化是早期研發(fā)階段非常重要的環(huán)節(jié)之一。由于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)技術(shù)限制下蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)優(yōu)化不僅耗時(shí)較長(zhǎng)，且成本高昂，是創(chuàng)新藥研發(fā)的技術(shù)難點(diǎn)之一。
AI技術(shù)的注入顛覆原有蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的工作模式，大幅提升研發(fā)效率和成功率。此次諾獎(jiǎng)化學(xué)獎(jiǎng)獲得者均利用AI技術(shù)在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域取得了此前難以想象的成就，其中David Baker首次使用生成式AI從頭設(shè)計(jì)出了全新的抗體，有望讓AI從頭設(shè)計(jì)蛋白進(jìn)入抗體藥物市常
技術(shù)突破的同時(shí)，AI技術(shù)也促使蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)這一新型產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。除了藥物研發(fā)，蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)也逐漸向合成生物學(xué)、酶制劑等應(yīng)用領(lǐng)域拓展，并陸續(xù)出現(xiàn)成功案例。
AI對(duì)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域帶來顛覆性影響
作為生命的基礎(chǔ)單位，蛋白質(zhì)在創(chuàng)新藥物研發(fā)過程中扮演著重要的角色。在單抗、ADC等大分子藥物的研發(fā)過程中，對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整以提高其適應(yīng)工業(yè)化生產(chǎn)的能力，提升藥物的治療效果，是非常常見的策略。
由于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)繁雜且變化多端，以往科學(xué)家要更多依賴于專家指導(dǎo)及濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方法不斷嘗試探索，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)蛋白質(zhì)功能的精確調(diào)控，不僅耗費(fèi)較大人力物力，成功率和項(xiàng)目周期都難以把握。“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及序列空間非常大，這兩點(diǎn)導(dǎo)致以往依靠專家經(jīng)驗(yàn)理解和高通量篩選等方式進(jìn)行的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)難以獲得良好效果。”天騖科技CTO劉灝對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示。
近年來AI技術(shù)突飛猛進(jìn)，推動(dòng)一些細(xì)分領(lǐng)域不斷取得突破。2020年末，谷歌旗下DeepMind推出的第二代用于蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的人工智能系統(tǒng)AlphaFold2，一舉破解了困擾生物學(xué)界50多年的“蛋白質(zhì)折疊”難題，引發(fā)轟動(dòng)。
在AI技術(shù)的助力下，人類在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域仿佛“任督二脈”被打通，科學(xué)家可以直接通過蛋白質(zhì)序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并精準(zhǔn)建模，從而能夠更便捷地研發(fā)出廉價(jià)有效的藥物。
“AI技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)整個(gè)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域帶來了顛覆性的影響。”劉灝表示，人類對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度達(dá)到了此前難以企及的高度，同時(shí)，為蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)帶來了更多可能性，例如蛋白質(zhì)的從頭設(shè)計(jì)，又如天騖科技所使用的從”序列直達(dá)功能“的全新預(yù)測(cè)方式。
得益于蛋白設(shè)計(jì)能力的提升，近年來mRNA疫苗、腫瘤藥物、合成生物材料以及酶制劑等諸多賽道均實(shí)現(xiàn)了重大技術(shù)突破。
2024年，DeepMind推出了AlphaFold3，該款程序不僅可以用于預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，還可以預(yù)測(cè)核酸、小分子等生命分子，并且與現(xiàn)有技術(shù)相比準(zhǔn)確率提升了50%，在藥物設(shè)計(jì)方面的潛力進(jìn)一步凸顯。
應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展
除了技術(shù)手段的突飛猛進(jìn)，AI技術(shù)的引入也開創(chuàng)了蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)這一全新的產(chǎn)業(yè)。劉灝表示：“傳統(tǒng)技術(shù)手段下，蛋白質(zhì)定制化設(shè)計(jì)效率低而成本高昂，企業(yè)很難僅憑借此業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)盈利。AI技術(shù)的出現(xiàn)使得企業(yè)以蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)為主營(yíng)業(yè)務(wù)從此成為可能。”
據(jù)介紹，在創(chuàng)立后兩年多時(shí)間內(nèi)，天騖科技依托自主研發(fā)的AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)通用大模型AccelProtein，已成功交付了二十余款蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，成為了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)商。
“我們目前與醫(yī)藥企業(yè)的合作模式以CRO模式為主，服務(wù)內(nèi)容包括為處于早期研發(fā)階段的蛋白類藥物以及生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)所使用的工具蛋白提供設(shè)計(jì)優(yōu)化服務(wù)。”劉灝介紹稱，目前為止AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)依然是一項(xiàng)比較新的技術(shù)，對(duì)有效性的驗(yàn)證非常重要，通過提供優(yōu)化服務(wù)，為企業(yè)帶來短期收益的同時(shí)，也不斷驗(yàn)證平臺(tái)的有效性，“成功案例越多，客戶與我們合作的意愿也會(huì)更強(qiáng)烈，這是一個(gè)正向的循環(huán)。
從長(zhǎng)期需求來看，由于具有靶向性強(qiáng)、生物活性高等優(yōu)勢(shì)，單抗、雙抗、ADC、融合蛋白等基于蛋白質(zhì)的藥物近年來備受青睞，藥企研發(fā)項(xiàng)目的增多使得蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)需求持續(xù)增長(zhǎng)。此外，一些細(xì)胞和基因療法中所使用的工具類蛋白也需要設(shè)計(jì)和優(yōu)化，AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)在這些領(lǐng)域有著很大的應(yīng)用潛力。
不過，由于創(chuàng)新藥行業(yè)目前整體仍處于景氣低位，對(duì)于AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)服務(wù)企業(yè)而言，如何拓展業(yè)務(wù)空間，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)是當(dāng)下需面臨的問題。
“藥物研發(fā)受到嚴(yán)格的法規(guī)約束，對(duì)產(chǎn)品的性能要求更高，驗(yàn)證周期也相對(duì)更長(zhǎng)，因此我們需要拓展一些新的業(yè)務(wù)來提升快速變現(xiàn)的能力。”劉灝稱，AccelProtein是一個(gè)通用大模型，可以應(yīng)用于酶制劑、合成生物學(xué)、生物藥等多個(gè)不同領(lǐng)域的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)中，為企業(yè)向上述領(lǐng)域拓展提供技術(shù)支持。
“在酶制劑或合成生物學(xué)領(lǐng)域，客戶對(duì)產(chǎn)品的性能要求相對(duì)單一，實(shí)驗(yàn)流程模塊化程度較高，從產(chǎn)品交付到中試放大生產(chǎn)再到產(chǎn)品上市，整個(gè)周期相對(duì)藥物研發(fā)是很短的。”劉灝表示，由于驗(yàn)證周期短，公司本身也會(huì)提供中試工藝開發(fā)等延伸服務(wù)，從而進(jìn)一步幫助客戶縮短產(chǎn)品開發(fā)周期。
據(jù)了解，這并不是個(gè)例，國(guó)內(nèi)另一家AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)分子之心，也正基于其NewOrigin大模型以及在產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目方面所積累的經(jīng)驗(yàn)，逐漸將業(yè)務(wù)范圍向材料、食品、化工、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域拓展。
不過，劉灝表示，相對(duì)于合成生物和酶制劑等業(yè)務(wù)領(lǐng)域，藥物研發(fā)盡管短期回報(bào)較慢，但高投入高回報(bào)的特點(diǎn)決定了長(zhǎng)期發(fā)展上限更高，因此依然是十分值得看好的發(fā)展方向。
數(shù)據(jù)、研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和成功案例是核心競(jìng)爭(zhēng)力
數(shù)據(jù)是AI制藥的要素之一，也往往是制約AI制藥企業(yè)發(fā)展的瓶頸。在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)同樣是關(guān)鍵的資源之一。
據(jù)悉，由于行業(yè)的獨(dú)特性，AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)可以從目前已公開的2.8億條蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)中獲利，但真正拉開差距的遠(yuǎn)非這2.8億條數(shù)據(jù)。
劉灝表示，在小分子藥物領(lǐng)域，國(guó)際大藥廠數(shù)十年積累的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)資源是其構(gòu)建AI模型的重要優(yōu)勢(shì)；在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，企業(yè)也在紛紛構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)壁壘，天鶩科技在2.8億條公開數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還建立了5億條私有數(shù)據(jù)集，以此為基礎(chǔ)訓(xùn)練的大模型為公司在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)優(yōu)化服務(wù)方面帶來顯著優(yōu)勢(shì)。
除了數(shù)據(jù)資源，在產(chǎn)品研發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和成功案例對(duì)于AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的影響也非常明顯。劉灝表示，在面對(duì)下游客戶時(shí)，成功交付的案例數(shù)量往往受到更多關(guān)注。
元星智藥CEO王梅杰也認(rèn)為，在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，持續(xù)研發(fā)過程中積累的成功經(jīng)驗(yàn)，尤其是不斷積累的技術(shù)專利，將構(gòu)成AI+企業(yè)的護(hù)城河。
隨著國(guó)內(nèi)藥企ADC、單抗等大分子創(chuàng)新藥研發(fā)項(xiàng)目的持續(xù)推進(jìn)，國(guó)內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)企業(yè)積累的經(jīng)驗(yàn)和案例有望隨之增長(zhǎng)，從而不斷打造和增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
(本文來自第一財(cái)經(jīng))
