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“與其把電力用在挖掘比特幣上，不如把電力用來挖掘人類的‘知識顆?！??！敝袊茖W院計算技術研究所—哲源·圖靈達爾文實驗室主任牛鋼語出驚人，人類已發(fā)表了三、四千萬篇生命科學領域的專業(yè)論文，利用算法、程序和高強算力，人類能夠?qū)σ粋€疾病進行深度的挖掘。
挖掘“知識顆?！?，與挖比特幣相似的是都以算法、程序進行高強運算，形成一個個單元，不同的是，前者形成新藥研發(fā)的知識單元，后者形成金融支付單元。
近日，這個與寒武紀同根同源，孵化自中科院計算所高性能計算機研究中心的團隊，經(jīng)重慶市經(jīng)信委牽線與當?shù)厣鲜兴幤笕A森結成戰(zhàn)略合作，將“知識顆?！钡耐诰驊糜趧?chuàng)新藥的研發(fā)實踐之中。
人工智能必不可少
不是所有的數(shù)據(jù)挖掘都是人工智能，走進人工智能時代需要顛覆性的創(chuàng)新實踐。
寒武紀發(fā)布了全球首個搭載人工神經(jīng)網(wǎng)絡的芯片，哲源團隊發(fā)揮了同樣的優(yōu)勢，在新藥創(chuàng)制系統(tǒng)中，“神經(jīng)元”的訓練成為一大亮點。
“瞄準新藥創(chuàng)制，我們能夠提供極大知識的驅(qū)動?！迸ｄ摻忉?，之所以是“極大知識”，因為基于強大的算力，團隊目前已實現(xiàn)可及論文、知識載體的全部挖掘。
數(shù)據(jù)的“密集恐懼癥”在算力充足、算法優(yōu)化的基礎上，已不成問題。中科院計算所高性能中心主任譚光明表示，這是面向生命科學的第五范式的主要平臺，應首先向藥物研發(fā)行業(yè)釋放技術價值。
例如，針對免疫系統(tǒng)疾病，團隊將全面抓取文獻，以不同研究方向形成“知識顆粒”，值得一提的是，這些顆粒是“活性顆?！??！啊R顆粒’將變成一個神經(jīng)元?！迸ｄ摻忉專柧毶窠?jīng)元的是現(xiàn)實世界中藥物、基因、患者之間形成的大量事實，至此，新藥創(chuàng)制系統(tǒng)中的“神經(jīng)元”不僅學會了理論也經(jīng)歷了實踐。
人工智能的特性決定了每個神經(jīng)元不是孤立的。
團隊已完成上萬個神經(jīng)元的訓練。在此基礎上，活性神經(jīng)元之間的“關系網(wǎng)”自發(fā)形成，目前已經(jīng)產(chǎn)出了400多個細胞內(nèi)確定性事件基礎模型，甚至可以組合出不同的腫瘤進化情況。
疾病有了“數(shù)字孿生”，創(chuàng)新藥成本將大幅下降
“我們計劃訓練上百萬個與疾病相關的神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的聯(lián)系也將對現(xiàn)實進行映射?！迸ｄ摫硎?，當神經(jīng)元覆蓋到人體的全系統(tǒng)，人體內(nèi)的發(fā)病過程將得到數(shù)字化的“再造”。
當疾病有了“數(shù)字孿生”，那么新藥創(chuàng)制將擁有高度仿真的“演習基地”。
當下，各大制藥企業(yè)也都開啟了引入人工智能的手段來提升藥物的篩選效率。有統(tǒng)計顯示，一款藥物從化合物到完成臨床前研發(fā)已經(jīng)從2—3年縮短到兩個月。
“但現(xiàn)有人工智能的發(fā)力點多集中在少數(shù)幾個腫瘤的致病基因。”牛鋼認為，如果只基于腫瘤1%的信息篩選藥物，那么很難提高成功率。
“數(shù)字孿生”意味著，人類有能力通過超強算力對腫瘤中突變的全部基因進行考量，而不是“抓重點”。
“算力不足時，放棄全面抓重點是沒辦法的事，而一旦有了人工智能的手段，加上超強算力，AI能夠在新藥創(chuàng)制時面面俱到?！敝锌圃河嬎闼?哲源·圖靈達爾文實驗室副主任、哲源科技COO趙宇認為，這也是提高新藥創(chuàng)制成功率的關鍵。而提高成功率正是大大節(jié)約研發(fā)成本。
團隊的目標是建立全新藥物數(shù)字試驗場，將新藥創(chuàng)制的研發(fā)時間減半、投入減半，成功率提高一倍，到了臨床以后有效率提高一倍。
“人類有25000個功能基因，理論上說，對它們的系列研究是可以‘窮舉’的?！迸ｄ摫硎?，在可預見的未來，可以實現(xiàn)將25000個基因的神經(jīng)元全部建立起來，進行對藥物、病癥的數(shù)字孿生和全息篩選。（科技日報 記者張佳星）
