劃重點
012024年諾貝爾化學(xué)獎授予David Baker等三人，以表彰他們在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的成就。
02傳統(tǒng)蛋白質(zhì)設(shè)計優(yōu)化方法耗時且成本高昂，AI技術(shù)的注入大幅提升研發(fā)效率和成功率。
03由于AI技術(shù)的應(yīng)用，蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)這一新型產(chǎn)業(yè)應(yīng)運而生，逐漸向合成生物學(xué)、酶制劑等領(lǐng)域拓展。
04天騖科技等國內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)憑借數(shù)據(jù)資源、研發(fā)經(jīng)驗和成功案例，不斷提升核心競爭力。
05然而，國內(nèi)藥企ADC、單抗等大分子創(chuàng)新藥研發(fā)項目持續(xù)推進，有望推動國內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)積累更多經(jīng)驗和案例。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
瑞典當(dāng)?shù)貢r間10月9日，2024年諾貝爾化學(xué)獎?wù)浇視�，David Baker因其在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的成就獲得一半獎金，另一半則被分別授予了Alpha Fold2的開發(fā)者Demis Hassabis和John Jumper。
在生命科學(xué)，尤其是創(chuàng)新藥物研發(fā)領(lǐng)域，蛋白質(zhì)設(shè)計優(yōu)化是早期研發(fā)階段非常重要的環(huán)節(jié)之一。由于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)技術(shù)限制下蛋白質(zhì)設(shè)計優(yōu)化不僅耗時較長，且成本高昂，是創(chuàng)新藥研發(fā)的技術(shù)難點之一。
AI技術(shù)的注入顛覆原有蛋白質(zhì)設(shè)計的工作模式，大幅提升研發(fā)效率和成功率。此次諾獎化學(xué)獎獲得者均利用AI技術(shù)在蛋白質(zhì)設(shè)計與結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域取得了此前難以想象的成就，其中David Baker首次使用生成式AI從頭設(shè)計出了全新的抗體，有望讓AI從頭設(shè)計蛋白進入抗體藥物市常
技術(shù)突破的同時，AI技術(shù)也促使蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)這一新型產(chǎn)業(yè)應(yīng)運而生。除了藥物研發(fā)，蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)也逐漸向合成生物學(xué)、酶制劑等應(yīng)用領(lǐng)域拓展，并陸續(xù)出現(xiàn)成功案例。
AI對蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域帶來顛覆性影響
作為生命的基礎(chǔ)單位，蛋白質(zhì)在創(chuàng)新藥物研發(fā)過程中扮演著重要的角色。在單抗、ADC等大分子藥物的研發(fā)過程中，對蛋白質(zhì)進行優(yōu)化調(diào)整以提高其適應(yīng)工業(yè)化生產(chǎn)的能力，提升藥物的治療效果，是非常常見的策略。
由于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)繁雜且變化多端，以往科學(xué)家要更多依賴于專家指導(dǎo)及濕實驗驗證的方法不斷嘗試探索，才能實現(xiàn)對蛋白質(zhì)功能的精確調(diào)控，不僅耗費較大人力物力，成功率和項目周期都難以把握。“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及序列空間非常大，這兩點導(dǎo)致以往依靠專家經(jīng)驗理解和高通量篩選等方式進行的蛋白質(zhì)設(shè)計難以獲得良好效果。”天騖科技CTO劉灝對第一財經(jīng)表示。
近年來AI技術(shù)突飛猛進，推動一些細分領(lǐng)域不斷取得突破。2020年末，谷歌旗下DeepMind推出的第二代用于蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測的人工智能系統(tǒng)AlphaFold2，一舉破解了困擾生物學(xué)界50多年的“蛋白質(zhì)折疊”難題，引發(fā)轟動。
在AI技術(shù)的助力下，人類在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域仿佛“任督二脈”被打通，科學(xué)家可以直接通過蛋白質(zhì)序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并精準建模，從而能夠更便捷地研發(fā)出廉價有效的藥物。
“AI技術(shù)的出現(xiàn)，對整個蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域帶來了顛覆性的影響。”劉灝表示，人類對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的精準度達到了此前難以企及的高度，同時，為蛋白質(zhì)設(shè)計帶來了更多可能性，例如蛋白質(zhì)的從頭設(shè)計，又如天騖科技所使用的從”序列直達功能“的全新預(yù)測方式。
得益于蛋白設(shè)計能力的提升，近年來mRNA疫苗、腫瘤藥物、合成生物材料以及酶制劑等諸多賽道均實現(xiàn)了重大技術(shù)突破。
2024年，DeepMind推出了AlphaFold3，該款程序不僅可以用于預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，還可以預(yù)測核酸、小分子等生命分子，并且與現(xiàn)有技術(shù)相比準確率提升了50%，在藥物設(shè)計方面的潛力進一步凸顯。
應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展
除了技術(shù)手段的突飛猛進，AI技術(shù)的引入也開創(chuàng)了蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)這一全新的產(chǎn)業(yè)。劉灝表示：“傳統(tǒng)技術(shù)手段下，蛋白質(zhì)定制化設(shè)計效率低而成本高昂，企業(yè)很難僅憑借此業(yè)務(wù)實現(xiàn)盈利。AI技術(shù)的出現(xiàn)使得企業(yè)以蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)為主營業(yè)務(wù)從此成為可能。”
據(jù)介紹，在創(chuàng)立后兩年多時間內(nèi)，天騖科技依托自主研發(fā)的AI蛋白質(zhì)設(shè)計通用大模型AccelProtein，已成功交付了二十余款蛋白質(zhì)設(shè)計項目，成為了國內(nèi)領(lǐng)先的AI蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)商。
“我們目前與醫(yī)藥企業(yè)的合作模式以CRO模式為主，服務(wù)內(nèi)容包括為處于早期研發(fā)階段的蛋白類藥物以及生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)所使用的工具蛋白提供設(shè)計優(yōu)化服務(wù)。”劉灝介紹稱，目前為止AI蛋白質(zhì)設(shè)計依然是一項比較新的技術(shù)，對有效性的驗證非常重要，通過提供優(yōu)化服務(wù)，為企業(yè)帶來短期收益的同時，也不斷驗證平臺的有效性，“成功案例越多，客戶與我們合作的意愿也會更強烈，這是一個正向的循環(huán)。
從長期需求來看，由于具有靶向性強、生物活性高等優(yōu)勢，單抗、雙抗、ADC、融合蛋白等基于蛋白質(zhì)的藥物近年來備受青睞，藥企研發(fā)項目的增多使得蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)需求持續(xù)增長。此外，一些細胞和基因療法中所使用的工具類蛋白也需要設(shè)計和優(yōu)化，AI蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)在這些領(lǐng)域有著很大的應(yīng)用潛力。
不過，由于創(chuàng)新藥行業(yè)目前整體仍處于景氣低位，對于AI蛋白質(zhì)設(shè)計服務(wù)企業(yè)而言，如何拓展業(yè)務(wù)空間，實現(xiàn)穩(wěn)定增長是當(dāng)下需面臨的問題。
“藥物研發(fā)受到嚴格的法規(guī)約束，對產(chǎn)品的性能要求更高，驗證周期也相對更長，因此我們需要拓展一些新的業(yè)務(wù)來提升快速變現(xiàn)的能力。”劉灝稱，AccelProtein是一個通用大模型，可以應(yīng)用于酶制劑、合成生物學(xué)、生物藥等多個不同領(lǐng)域的蛋白質(zhì)設(shè)計中，為企業(yè)向上述領(lǐng)域拓展提供技術(shù)支持。
“在酶制劑或合成生物學(xué)領(lǐng)域，客戶對產(chǎn)品的性能要求相對單一，實驗流程模塊化程度較高，從產(chǎn)品交付到中試放大生產(chǎn)再到產(chǎn)品上市，整個周期相對藥物研發(fā)是很短的。”劉灝表示，由于驗證周期短，公司本身也會提供中試工藝開發(fā)等延伸服務(wù)，從而進一步幫助客戶縮短產(chǎn)品開發(fā)周期。
據(jù)了解，這并不是個例，國內(nèi)另一家AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)分子之心，也正基于其NewOrigin大模型以及在產(chǎn)業(yè)項目方面所積累的經(jīng)驗，逐漸將業(yè)務(wù)范圍向材料、食品、化工、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域拓展。
不過，劉灝表示，相對于合成生物和酶制劑等業(yè)務(wù)領(lǐng)域，藥物研發(fā)盡管短期回報較慢，但高投入高回報的特點決定了長期發(fā)展上限更高，因此依然是十分值得看好的發(fā)展方向。
數(shù)據(jù)、研發(fā)經(jīng)驗和成功案例是核心競爭力
數(shù)據(jù)是AI制藥的要素之一，也往往是制約AI制藥企業(yè)發(fā)展的瓶頸。在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，數(shù)據(jù)同樣是關(guān)鍵的資源之一。
據(jù)悉，由于行業(yè)的獨特性，AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)可以從目前已公開的2.8億條蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)中獲利，但真正拉開差距的遠非這2.8億條數(shù)據(jù)。
劉灝表示，在小分子藥物領(lǐng)域，國際大藥廠數(shù)十年積累的實驗數(shù)據(jù)資源是其構(gòu)建AI模型的重要優(yōu)勢；在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，企業(yè)也在紛紛構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)壁壘，天鶩科技在2.8億條公開數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還建立了5億條私有數(shù)據(jù)集，以此為基礎(chǔ)訓(xùn)練的大模型為公司在蛋白質(zhì)設(shè)計優(yōu)化服務(wù)方面帶來顯著優(yōu)勢。
除了數(shù)據(jù)資源，在產(chǎn)品研發(fā)方面的經(jīng)驗和成功案例對于AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)核心競爭力的影響也非常明顯。劉灝表示，在面對下游客戶時，成功交付的案例數(shù)量往往受到更多關(guān)注。
元星智藥CEO王梅杰也認為，在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，持續(xù)研發(fā)過程中積累的成功經(jīng)驗，尤其是不斷積累的技術(shù)專利，將構(gòu)成AI+企業(yè)的護城河。
隨著國內(nèi)藥企ADC、單抗等大分子創(chuàng)新藥研發(fā)項目的持續(xù)推進，國內(nèi)AI蛋白質(zhì)設(shè)計企業(yè)積累的經(jīng)驗和案例有望隨之增長，從而不斷打造和增強企業(yè)核心競爭力。
(本文來自第一財經(jīng))
