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數據是人工智能（AI）藥物發(fā)現的基礎。AI對高質量大數據的需求，或將推動藥物發(fā)現數據的自動化和規(guī)?；?。

生物醫(yī)學數據存在可重復性“危機”

有70%的科學家表示他們無法復制另一位科學家的實驗，超過一半的科學家表示他們無法復制自己的實驗。這是2016年5月英國《自然》雜志（Nature）對1576名研究人員進行問卷調查得出的結果。數據顯示，52%的受訪者同意存在嚴重的可重復性“危機”。根據拜耳和安進公司的統(tǒng)計，生命科學已發(fā)表的研究成果中，多達89%的研究結果無法復制。甚至出現當研究結果無法重復時，研究人員通常會認為這種情況是完全合理的現象。

在生物醫(yī)藥行業(yè)，包括數據可重復性在內的數據質量問題一直存在。而AI在藥物研發(fā)中的探索和應用實踐，讓這一問題更加明顯。

數據是AI藥物發(fā)現的基礎。如果所使用的數據可重復性較差，質量參差不齊，那便意味著由此產生的學習模型并不可靠。

一些AI藥物發(fā)現初創(chuàng)公司開始意識到，要充分發(fā)揮AI的價值，除了從公開來源、合作伙伴等渠道獲得數據以外，還應該尋找新的數據來源，比如自建實驗室獲取數據（如Exscientia），或將“濕實驗”部分外包給合同研究組織（CRO）來獲得相對精準的數據。

還有一些公司獨辟蹊徑，借助遠程機器人來提高數據質量。Insilico Medicine與Arctoris的合作便是典型案例。2020年7月，Insilico Medicine宣布與Arctoris建立技術合作伙伴關系，前者利用其AI技術發(fā)現新穎的小分子化合物，后者則在其機器人平臺上評估小分子化合物預期的生物活性。

遠程機器人實驗室或更有優(yōu)勢

相比于自建實驗室，AI藥物發(fā)現公司將“濕實驗”的部分外包給專業(yè)的CRO或許更為合理，因為成本更低。而相對于傳統(tǒng)的CRO，遠程機器人實驗室在未來或許更有優(yōu)勢。

首先，數據可重復性方面具有優(yōu)勢。在生命科學領域，目前大多數工作流程都是手動完成，數據捕獲方式很不確定；即便如今已經進入自動化時代，但大多數生物學家仍在依靠手工進行移液操作。傳統(tǒng)的實驗室用人工執(zhí)行工作流程，不僅效率低下，而且操作標準不統(tǒng)一，影響數據可靠性的主觀因素較多。機器人實驗室可以簡化實驗室儀器和設備，讓硬件和軟件無縫結合在一起工作，讓科學家能夠獲得可重復性更高的實驗結果。而且，在數據收集階段機器人就能獲得干凈的、可用于AI訓練的數據。

其次，效率優(yōu)勢明顯。2020年7月，《自然》雜志封面報道了利物浦大學研究人員開發(fā)的一款“AI化學家”機器人。這款機器人可以在標準實驗室中像人類一樣使用各種實驗儀器，自主完成一系列實驗操作。在第一次測試中，“AI化學家”機器人在8天時間里獨立完成668個實驗，研發(fā)出一種全新的化學催化劑，并且每天工作21.5個小時，剩下的時間用于暫停充電。這款機器人可以稱量固體、分配液體、從容器中除去空氣、操作催化反應和定量反應產物，從某種意義上來說，它就是機器人研究員。

再次，機器人可以采集更全面的數據并進行實時分析。與人類不同的是，機器人具有無限的耐心，可以同時考慮數十個甚至更多維度變量的數據。這些數據不僅包括實驗數據、設備數據，還包括環(huán)境條件和設備狀態(tài)數據。然后，從實驗室產生的數據被匯總和分析，提供給研究人員。

最后，遠程機器人實驗室還意味著科學家與實驗室可以解綁?？蒲腥藛T并不一定需要擁有自己的實驗室，或者必須在實驗室工作。他們可以在任何地方設計化合物，然后讓機器人合成該化合物，并執(zhí)行后續(xù)的活性驗證步驟。實驗結束后，研究人員可以在全球任何地方下載結果數據。同時，機器人實驗室提高了科學儀器設備的使用率，也為沒有資金購買昂貴設備的小型公司和個人打開了藥物發(fā)現的新世界。

遠程機器人實驗室逐漸興起

當一些新生事物或新技術出現以后，把它們連接起來，就會產生很多新的可能。

應用于AI藥物發(fā)現的遠程機器人實驗室包含四大關鍵技術：AI技術、機器人技術、物聯網、云計算。AI技術用來生成新的分子或形成假設，然后交由機器人執(zhí)行驗證操作或實驗方案，物聯網技術用于獲得關于實驗的多維度實時信息；來自實驗室設備、環(huán)境、各種傳感器的信息被匯總交由AI學習，進入下一個生成-驗證循環(huán)周期進行快速迭代；云計算讓藥物發(fā)現的遠程部署成為現實。于是，藥物發(fā)現的設計、執(zhí)行、反饋、處理形成閉環(huán)。

在全球范圍內，遠程機器人實驗室正在逐漸興起。

2020年8月底，IBM發(fā)布了一個運行在云端的新化學實驗室RoboRXN，該實驗室可以幫助科學家遠程設計和合成新分子。

科學家可以通過網絡瀏覽器在線登錄該實驗室平臺，畫出他們想要合成的分子化合物的框架結構，然后該平臺使用機器學習來預測所需的化學反應和反應順序，并將指令發(fā)送給遠程實驗室里的機器人去執(zhí)行。實驗完成之后，平臺會將結果報告發(fā)送給科學家。

目前，一些遠程機器人實驗室公司已經成立并獲得投資。

Arctoris

Arctoris成立于2016年，位于英國，是市場上第一家提供全自動藥物發(fā)現平臺的公司，可由機器人完成各種生化、細胞生物學和分子生物學測定，學術機構和生物技術公司能夠遠程實時監(jiān)控實驗。

Culture Biosciences

Culture Biosciences成立于2016年，位于美國舊金山。其特色在于設計了一套遠程實時監(jiān)控的生物反應器，加上廣泛的菌種篩選和工藝開發(fā)能力，無論是小型生物技術公司還是大型制藥企業(yè)，都可以在其平臺上快速實現從實驗室規(guī)模轉入商業(yè)化生產。

Emerald

Emerald成立于2010年。與Strateos不同，Emerald并沒有提供一套事先定義的工作流程，而是提供了廣泛的科學儀器設備，因此能夠設計出完全可定制的生命科學實驗。Emerald不斷增加新的操作方法和設備類型，為客戶提供廣泛而靈活的服務。

Kebotix

Kebotix成立于2017年，總部位于美國波士頓，專注于應用機器人技術和AI建模來開發(fā)具有目標性質的新化合物。該公司可以通過自動化機械臂的使用，大大減少每次操作的時間，同時也能夠通過應用機器學習工具預測實驗結果，為實際實驗選擇最優(yōu)路線，減少實驗次數。

Strateos

Strateos成立于2012年，位于美國加州，倡導“按需自動發(fā)現”，通過創(chuàng)建程序化的實驗室環(huán)境（SCLE）來協調科學流程、儀器和機器人，使發(fā)現過程成規(guī)模、高效、準確。2020年，Strateos開始與禮來合作，使用Strateos機器人云平臺來提高生物學能力，實現自動化的化學合成循環(huán)。

Synthace

Synthace成立于2011年，總部位于英國。Synthace推出基于云的自動化平臺Antha，使研究人員能夠使用圖形界面規(guī)劃和設計實驗，無需具備特定的編碼技能。Antha允許用戶建立復雜的協議，并在多個設備之間傳輸。在實驗開始之前，Synthace就可以通過模擬程序來識別接下來工作流程中潛在的問題。

未來，或許只需要一臺筆記本電腦、一個好的想法以及使用遠程機器人實驗室，在咖啡廳就可以開始或進行藥物發(fā)現。在這種情況下，實驗室正在變成數據生成工廠，生物醫(yī)學一定程度上被作為信息科學來研究?？茖W家將從大量的重復性工作中解放出來，有更多的時間來思考科學假設，集中精力投入到創(chuàng)造性工作當中。

科學發(fā)現的工業(yè)化時代在路上。AI對高質量大數據的需求，將推動藥物發(fā)現數據的自動化和規(guī)?；伞Ｍ瑫r，大量高質量數據的產生，會進一步加快數據驅動的藥物發(fā)現。

中國醫(yī)藥報 06版 研發(fā)智藥  

作者：侯小龍    

作者單位：上海邦越醫(yī)藥科技有限公司