抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：AI已經(jīng)可以這樣造福人類！

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。

就在我們每天被大量充滿恐慌、貪婪和焦慮情緒的科技新聞包圍時(shí)，不妨靜下心來，看看科技究竟在怎樣悄悄造福人類。

想象一下，如果AI不只能寫詩作畫，還能自動(dòng)提出具有創(chuàng)新性的抗癌方案，這將對(duì)人類健康產(chǎn)生多大的幫助！

前段時(shí)間，谷歌和耶魯大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了一個(gè)重磅研究，他們所開發(fā)的AI居然提出了一個(gè)原創(chuàng)假設(shè)，并被驗(yàn)證正確，為癌癥提供了一個(gè)新療法！

他們基于谷歌Gemma模型構(gòu)建并訓(xùn)練了一個(gè)名為C2S-Scale（全稱Cell2Sentence-Scale 27B）的模型，從而可以讀懂單細(xì)胞水平的生物數(shù)據(jù)。

之后研究人員給這個(gè)AI模型交代了一個(gè)任務(wù)：找出一種藥物，當(dāng)有癌癥、免疫系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)出了微弱的求救信號(hào)時(shí)，這個(gè)藥物就能放大該信號(hào)；而在沒有任何免疫信號(hào)的中性環(huán)境下，這個(gè)藥物則不起作用。

模型在模擬分析了超過4000種藥物后，篩選出了一種名為silmitasertib（文后暫且簡(jiǎn)稱為S藥）的激酶CK2抑制劑，在低劑量的干擾素（也就是免疫系統(tǒng)所釋放的信號(hào)蛋白）時(shí)，能大幅提高癌細(xì)胞表面的MHC-I分子表達(dá)水平，讓癌細(xì)胞強(qiáng)行亮明身份，并進(jìn)而被免疫細(xì)胞識(shí)別和攻擊。

更關(guān)鍵的是，AI的這個(gè)發(fā)現(xiàn)是絕對(duì)的原創(chuàng)，此前從未有研究表明這個(gè)機(jī)制。

之后，研究團(tuán)隊(duì)用細(xì)胞實(shí)驗(yàn)對(duì)AI的這個(gè)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。S藥加上低劑量干擾素，確實(shí)可以讓癌細(xì)胞MHC-I的表達(dá)量顯著提升。也就是說，AI成功找出了一個(gè)全新的癌癥治療方法！

我們認(rèn)為，C2S-Scale模型的成功，即通過AI從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出了單純靠人腦不太可能發(fā)現(xiàn)的生物學(xué)機(jī)理和解決方案，標(biāo)志著AI將在科研中升級(jí)為創(chuàng)新主體。它開啟了“AI原生創(chuàng)新”的新范式，也有望掀起生物醫(yī)藥的新浪潮，徹底改變疾病治療的研發(fā)邏輯與產(chǎn)業(yè)格局。

AI讀懂細(xì)胞

首先，我們要深刻理解C2S-Scale的成功之處，它不只是找到了一個(gè)藥物的新用法，而是有能力發(fā)現(xiàn)新機(jī)理。

長期以來，我們低估了生物系統(tǒng)的復(fù)雜性，總是試圖用“還原論”研究單個(gè)基因、單個(gè)蛋白的作用。但疾病，尤其是癌癥，是一個(gè)系統(tǒng)問題，僅靠單一或少數(shù)因素去理解和解決，顯然不夠。

C2S-Scale則是專為理解復(fù)雜問題而生。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其硬核，有超過10億個(gè)Token的相關(guān)生物學(xué)文獻(xiàn)，還有海量的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組（scRNA-seq）數(shù)據(jù)。

通過這些數(shù)據(jù)，AI學(xué)習(xí)到了一種新的“細(xì)胞語言”，也就是當(dāng)細(xì)胞處于不同狀態(tài)、受到不同刺激時(shí)，它的基因表達(dá)究竟會(huì)發(fā)生什么變化。

正是基于對(duì)細(xì)胞調(diào)控邏輯的理解，C2S-Scale推斷出S藥能夠解除原本抑制MHC-I表達(dá)的“制動(dòng)器”（也就是CK2激酶），從而讓癌細(xì)胞自己暴露出來。

我想強(qiáng)調(diào)的是，從數(shù)萬個(gè)基因片段或蛋白質(zhì)中找到一個(gè)關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)，再從成千上萬種藥物中找到能作用于這個(gè)節(jié)點(diǎn)的藥物，無異于大海撈針。人腦無疑難以處理如此極度復(fù)雜的問題。

而且要知道，一個(gè)細(xì)胞就有2萬多個(gè)基因表達(dá)維度，僅靠人工方式從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律幾乎不可能。

AI卻可以從這些看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)細(xì)胞語言的規(guī)律，理解背后的調(diào)控意圖，從而推測(cè)細(xì)胞想做什么，并得出幾個(gè)可能正確的結(jié)果。這必然極大提升了科研效率。

AI醫(yī)藥新浪潮

所以，我認(rèn)為，不難看出，AI也會(huì)給科學(xué)研究和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)帶來翻天覆地的變化。

此前，第一波的AI制藥浪潮，已經(jīng)在結(jié)出果實(shí)。已經(jīng)確定了基因序列，更快地預(yù)測(cè)蛋白的折疊方式；已經(jīng)確定了作用靶點(diǎn)，更快地從化合物里篩選合適的藥物。

比如一家名為Insilico Medicine的公司，僅用約30個(gè)月、花費(fèi)數(shù)百萬美元，就讓一款A(yù)I設(shè)計(jì)的小分子新藥，用于特發(fā)性肺纖維化的Rentosertib，從概念走到臨床I期。

但這本質(zhì)上還是提質(zhì)增效，并沒實(shí)現(xiàn)AI原生。

因此，不難推斷，第二波更深刻的浪潮將由C2S-Scale這樣的技術(shù)突破拉開帷幕。

AI將直接發(fā)現(xiàn)全新的作用機(jī)理，并為這個(gè)機(jī)理設(shè)計(jì)解決途徑，再進(jìn)而發(fā)掘有效的藥物。

未來會(huì)有越來越多的科技公司和研究機(jī)構(gòu)能模仿谷歌和耶魯大學(xué)的這個(gè)做法，發(fā)現(xiàn)更多AI原生的全新作用機(jī)制和生物學(xué)原理。而這就意味著，很快的，會(huì)有大量的新治療方法不斷涌現(xiàn)。

特別是，這個(gè)過程，高效且低成本。而這又帶來了個(gè)額外的巨大好處，那就是打開精準(zhǔn)醫(yī)療的2.0時(shí)代。

傳統(tǒng)藥物研發(fā)的思路是，找到某種對(duì)所有患者在任何情況下都發(fā)揮固定作用的化學(xué)品或蛋白質(zhì)，比如抗生素或疫苗。

但這個(gè)思路，對(duì)癌癥的治療效果并不好。于是，在精準(zhǔn)醫(yī)療的1.0時(shí)代，醫(yī)生以癌癥的基因檢測(cè)結(jié)果為指導(dǎo)，針對(duì)特定突變確定藥物。

然而，別忘了，正如前文的S藥也是在干擾素存在（哪怕劑量很低）的情況下才產(chǎn)生了效果，很多藥物的效果取決于特定的生物環(huán)境。

不同患者即使有相同的基因突變，也可能因?yàn)榧?xì)胞所處的不同環(huán)境而導(dǎo)致治療效果差異顯著。

因此，未來，也許就是3~5年的時(shí)間，精準(zhǔn)醫(yī)療2.0時(shí)代就將到來。隨著針對(duì)不同細(xì)胞狀態(tài)的藥物被發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生可以根據(jù)每個(gè)病人的具體情況制定個(gè)性化的治療方案，確定如何有效干預(yù)靶點(diǎn)，取得最好的治療效果。屆時(shí)，癌癥也許就將變成普通慢性病，不再成為人類健康長壽的最大威脅。

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王煜全要聞評(píng)論，我們明天見。

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