傳統藥物研發一直流傳着「10+10」定律，即創新藥研製時間大概10年，且需要投入大概10億美元，更面臨成功率較低等諸多挑戰，因此許多罕見病所需的創新藥，難以得到研發支持。不過，人工智能（AI）技術興起，令人們看到藥物研發加速的希望，其中由百度（9888）支持的生命科學人工智能百圖生科（BioMap），構建以蛋白質語言為核心的生命科學基礎大模型，聚焦腫瘤、自身免疫疾病等領域的大分子藥物開發，並應用到創新藥研發當中，或能縮短研發時間及降低成本。
預測聯合用藥藥效
香港中文大學3項研究正基於百圖生科的基礎模型和計算平台作進一步開發，其中已發表的是AI藥物協同預測項目。中大計算機科學與工程系助理教授李煜解釋，單獨一種藥物可能沒甚麼效果，一般需要通過聯合用藥，把兩種藥物放在一起，可能會產生3種結果，即「藥效加強」、「無任何協同或拮抗效應」及「藥效更差」，而AI可幫助預測聯合用藥藥效。
據了解，合作開發的AI模型能精準預測藥物組合效果，準確率比現有技術提升10%至30%，即使是未見過的新藥組合也能預測，極大縮短藥物研發周期。該技術還可快速篩選出有效的聯合用藥方案，尤其適用於癌症等複雜疾病的治療，未來或讓更多低價「老藥」煥發新生，降低患者用藥成本。
例如，胰腺癌作為一種高度致死的惡性腫瘤，傳統療法療效有限、耐藥性強。該研究團隊基於深度學習模型，對超過160萬個潛在藥物組合進行協同效應預測，從中篩選出30組可能有效的藥物搭配，最終經體外實驗驗證，命中率高達60%，發現300多個具有協同作用的新組合，為胰腺癌聯合治療策略提供了重要參考。
加快臨床前研究時間
李煜表示，創新藥是一個「高風險、高投入、高回報」的產業。在藥物研發十年期間，大概3至4年做藥物篩選，包括找靶標、找藥物、再去做體外實驗、體內實驗、動物實驗，在動物實驗上沒有問題後，才開始5至6年的臨床實驗。
至於與AI技術結合，就能加快臨床前的研究。他指出，臨床實驗因涉及到人而難以提速，但有機會將臨床前的3至4年壓縮到1年左右，合理推測整體時間將壓縮到6至7年；AI技術還可提高藥物研發成功概率，很多藥物研發到後期時才失敗，「一旦藥物研發失敗，其實之前所有投入基本打水漂了」；第三是對無藥可治的疾病亦有幫助，如有些癌症、漸凍症等罕見病，結合AI後因擁有特別大的數據庫，可以幫助尋找一些新的靶標或新的藥物，或可提升對無藥可治疾病的藥物開發成功率，進而降低成本。
百圖生科打造7大模型
回歸到百圖生科本身，這是一間由百度創始人李彥宏與原百度風投CEO劉維發起創立的生命科學大模型公司。自2020年創立以來，聚焦於生命科學基礎大模型的開發與應用。百圖生科香港創新中心負責人林熠溦介紹稱，所熟知的OpenAI是自然語言的大模型，百圖生科做的則以蛋白質、DNA、RNA自然科學語言為基礎的大模型。且在當時創立之時，小分子藥物大模型開發已相對成熟，但大分子比較少，仍停留於學校論文研究，這也是創立契機。
據介紹，百圖生科整合全球基因組學、蛋白組學、表觀遺傳組學等數據用於底層生命科學基礎大模型訓練，自主打造蛋白質大模型、DNA大模型、RNA大模型、細胞大模型等7個基礎大模型，整體參數規模達2,100億，開發200多個生命科學任務模型，應用於新藥發現、機製驗證、藥物靶點識別等環節。
由醫療應用擴至消費品
除應用於嚴肅醫療外，還一直往消費品領域擴展，例如幫酒廠做菌株的優化，可以調白酒的口味；再如化妝品的關鍵成份角鯊烯，其提取過程不環保且成本高，利用大模型則可以快速找到合成方法。
港投公司去年6月宣佈領投百圖生科，根據戰略合作協議，百圖生科會在香港設立國際創新中心（BioMap InnoHub），並優先考慮香港作為上市地點。林熠溦指出，香港背靠祖國又面向國際，對生物研發也有一個很好的原先土壤，希望未來5年內，能面向香港、輻射大灣區甚至東南亞領域，能有1,000個創新合作夥伴，當中20%轉化為深度合作，並可產出一些比較成熟的任務模型出來，並希望有5至10個百圖生科積極參與孵化的創新項目能夠在香港落地，變為真正的香港創新公司。
