多伦多的一家名为Deep Genomics的公司首次使用人工智能(AI)发现了一种药物靶标和相应的候选物。该公司昨日宣布，其基于AI的药物发现平台已经为Wilson病(一种可能威胁生命的遗传疾病)确定了新的治疗目标和候选药物。

威尔逊氏病患者无法清除体内多余的铜，这意味着它会堆积在肝脏和大脑等各种组织中。这种疾病影响全世界每30,000人中的一人，如果不及时治疗，可能导致威胁生命的器官损害。

传统方法一直是“赌博游戏”

Deep Genomics的创始人兼首席执行官布伦丹·弗雷(Brendan Frey)表示，传统上，制造毒品是一种赌博游戏：“就像大型制药公司进入赌场，将一百万美元的硬币放入老虎机一样，很有可能达到10%或什么，他们就赢了。”

弗雷没有像他所说的那样“把棍子扔进树上，看看会发生什么”，而是建立了Deep Genomics公司，该公司利用人工智能来发现新的疾病靶标以及治疗它们的最佳对应化合物。

Frey是多伦多大学的电气和计算机工程教授。他于2004年首次开始构建AI模型的“原始”版本。在随后的十年中，他和他的团队开发了AI系统，到2014年，他们创造了一个比人类在解释人类基因突变方面更好的系统。

在发现公司医疗界对他的工作没有像他预期的那样感兴趣之后，Frey在2015年将事情交到了自己的手上，并建立了Deep Genomics。

药物发现的新时代

该公司使用了二十多个“经过严格验证和测试”的机器学习系统，这些系统已经在公共和专有数据上进行了培训，以筛选出寻找致病新药的致病突变。该系统可在两个小时内扫描超过200,000个病原体患者突变并自动识别潜在的药物靶标。

我可以肯定，我们正在见证药物发现的新时代……我们的AI系统可以比人类更快地发现疾病是如何引起的，以及如何解决这些疾病，而且成功率更高。”

布伦丹·弗雷(Brendan Frey)

已经确定了针对威尔逊病的治疗目标和候选药物，是使用该平台实现的首个成功药物发现，并且是有史以来全球首例用于识别候选药物的AI实例。

治疗威尔逊病的挑战

当前用于治疗威尔逊氏病的药物旨在通过停止从食物中吸收铜或使人体通过尿液排出铜来降低铜含量。由于科学家尚未了解引起该疾病的基因突变，因此尚未开发出恢复铜去除能力的治疗方法。

“突变可能以不同的方式引起疾病，人类对其中的某些方式非常熟悉，例如当突变改变一种蛋白质从而使其不再正确起作用时，” Frey说。“但是存在巨大的变异空间，这些变异不会通过这种类型的机制引起问题。”

使用人工智能发现威尔逊病的新靶标

这就是Deep Genomics的AI系统出现的地方。结果表明，该突变改变了铜结合蛋白中的氨基酸。它还预测该突变不应影响蛋白质的功能。

该系统发现，相反，该突变破坏了基因组中的一条指令，该指令告诉细胞如何制造蛋白质，从而导致该蛋白质根本无法被制造。

该系统识别了十二种潜在的新药候选物，并在实验室测试了它们的药代动力学和耐受性后，Deep Genomics宣布了它打算开发成为研究用新药的首批候选药物。

密歇根大学威尔逊疾病计划主任弗雷德里克·阿斯卡里(Frederick Askari)说，研究人员为了解导致威尔逊病的遗传变异的机理而苦苦挣扎了二十年，但没有成功：

这个人工智能平台为科学界带来的清晰度令人震惊，并且可以在基因组水平上纠正疾病过程的疗法的潜力令人兴奋。

将药物发现从17年延长到18个月…

弗雷说，药物的发现和开发通常是一个非常漫长的过程，要想弄清楚患者的病情，试图弄清楚它的作用并最终达到批准药物的阶段，大约需要17年的时间。

通过使用AI，从确定新的治疗目标到寻找相应的候选药物，Deep Genomics仅用了18个月的时间。

Deep Genomics战略咨询委员会成员Arthur Levin表示：“这确实是史无前例的，并为以更智能，更快，更高效的方式识别多种疾病的可行候选药物打开了大门。”

“开发新疗法充满了未知数，但我可以肯定我们正在见证药物发现的新时代。”

弗雷说，他预计该系统在生成候选药物方面将更快，并且该团队希望在今年宣布两名候选药物，明年至少要翻倍，明年要至少翻倍。

给病人服用药物

Deep Genomics现在将面临的挑战是如何将所有这些候选药物开发成可以交付给患者的批准药物。

多伦多强生创新JLABS负责人艾伦·米兰达(Allan Miranda)指出，药物开发的这种转变既“令人振奋又令人振奋”。他说，人工智能将为早期诊断患者和预测疾病进程提供机会，从而使疾病得以尽早治疗，可能在症状显现之前。

他总结说：“最终，随着更好的疗法更早地到达患者手中，在药物开发中使用AI可以改善患者的治疗效果-在世界上'患者等待'的世界，这是个好消息，”他总结道。