李游將電腦上密密麻麻的符號數據，運用到新藥篩選上來(lái)。
提到程序員，人們往往瞬間聯(lián)想到格子襯衫、雙肩包、坐在電腦前敲代碼等畫(huà)面，而提到生物藥企實(shí)驗室的工作人員，人們眼前又可能會(huì )浮現出白大褂、護目鏡以及一堆冰冷的實(shí)驗器材。如果程序員與生物藥企實(shí)驗室工作人員結合呢？很多人會(huì )覺(jué)得難以想象。
其實(shí)，在成都先導藥物開(kāi)發(fā)有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“成都先導”），就有一批“程序員”活躍其中。成都先導有一個(gè)在生物藥企不常見(jiàn)的部門(mén)——“干實(shí)驗室”，其成員幾乎全部是“程序員”。但與傳統意義上程序員不同的是，他們的工作主要是以成都先導的DNA編碼化合物庫為平臺，結合生物和化學(xué)專(zhuān)業(yè)知識，利用人工智能，高效地找到新藥研發(fā)所需的小分子化合物，從而大大減少新藥篩選的時(shí)間和成本。在這個(gè)過(guò)程中，他們也要像程序員那樣寫(xiě)代碼，建立相關(guān)的數據模型。
“程序員”參與新藥研發(fā) 用AI揪出潛在匹配目標
4月24日，記者走進(jìn)成都先導“干實(shí)驗室”。與一般的實(shí)驗室不同，這里看不見(jiàn)身穿白大褂的實(shí)驗人員，沒(méi)有瓶瓶罐罐的實(shí)驗器材，也沒(méi)有各種名稱(chēng)復雜的化學(xué)試劑。辦公桌、電腦便是實(shí)驗室的全部配備。一眼看過(guò)去，無(wú)論是工作人員的穿著(zhù)還是辦公場(chǎng)地的布置，很難從中看出傳統生物藥企的影子。
然而，通過(guò)實(shí)驗室工作人員李游的介紹，深藏在平凡表面背后的生物醫藥特點(diǎn)絲絲縷縷浮現，“你眼前看到的這些電腦，就是我們的實(shí)驗器材。”李游說(shuō)，這些電腦是用來(lái)幫助實(shí)驗室人員在新藥篩選過(guò)程中進(jìn)行數據分析的。
“我的工作就是數據分析、算法研發(fā)、大數據分析平臺搭建和應用。”李游說(shuō)，DNA編碼化合物庫新藥篩選，發(fā)現與相關(guān)靶點(diǎn)匹配的先導化合物，一般要經(jīng)過(guò)7個(gè)步驟，數據分析是其中一個(gè)步驟。“數據分析主要是結合AI，通過(guò)序列解析和大數據分析找出與靶點(diǎn)匹配的潛在小分子化合物。”
李游打了一個(gè)比方——“每個(gè)小分子化合物有一個(gè)DNA標記。打個(gè)比方，這里有一盒糖紙包裝統一、但口味不同的糖果。在沒(méi)有品嘗前，你并不知道隨手拿到的糖果會(huì )是什么口味。但如果給不同口味的糖果設計帶有身份標記的二維碼，吃之前先掃一掃二維碼，便能找到你想吃的那顆糖果。”在這個(gè)比喻里，糖果便是小分子化合物，二維碼是DNA標記，掃碼的過(guò)程就是實(shí)驗室“程序員”進(jìn)行數據解析的過(guò)程。李游說(shuō)，成都先導DNA編碼化合物已達到千億級，從中找到目標對象，猶如在汪洋大海里尋找一粒沙子。“不過(guò)，通過(guò)大數據分析，定位與靶標蛋白相互作用的小分子化合物的過(guò)程卻很快，一般3天左右即可完成。”
每周處理幾十億條DNA數據 新藥篩選減少2/3的時(shí)間
在李游的工作電腦上，滿(mǎn)屏都是符號與數據，讓人有一種看“天書(shū)”的茫然，更別說(shuō)將其運用到新藥篩選上來(lái)。但在李游眼里，這些“天書(shū)”是世界上最美妙的語(yǔ)言之一。
“我本科是動(dòng)物醫學(xué)，但因為不喜歡做生物實(shí)驗擺弄瓶瓶罐罐，所以后來(lái)碩博都選了生物信息專(zhuān)業(yè)。”博士畢業(yè)后，李游來(lái)到成都先導，成為“干實(shí)驗室”中的一員。在成都先導任職一年多來(lái)，前前后后參與新藥篩選也有20多個(gè)項目了，“目前針對所有內部和客戶(hù)的新藥篩選項目，每周至少需處理兩張測序芯片約幾十億條DNA數據。”李游介紹，經(jīng)過(guò)數據分析，再由實(shí)驗室進(jìn)行化合物合成、活性驗證等幾個(gè)步驟，整個(gè)新藥篩選過(guò)程才算完成。
“傳統的化合物庫合成與篩選需要9到18個(gè)月左右，但有了‘干實(shí)驗室’以后，只需要3到6個(gè)月時(shí)間，減少了約2/3的時(shí)間。”成都先導研發(fā)中心化學(xué)總監劉觀(guān)賽說(shuō)，藥物研發(fā)速度慢，失敗率高，一直是全世界藥物研發(fā)企業(yè)希望解決的問(wèn)題，而通過(guò)大數據和人工智能，讓數據的計算模擬新藥篩選、藥品研發(fā)過(guò)程，預測藥品的效果，可以極大避免代價(jià)高昂的臨床試驗失敗。在劉觀(guān)賽看來(lái)，人工智能應用與生物醫藥，將為制藥業(yè)甚至整個(gè)社會(huì )帶來(lái)翻天覆地的變化，在新藥研發(fā)領(lǐng)域大放異彩，為患者帶來(lái)更多治愈疾病的好藥。
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