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472在一場關于中以科學家一場利用人工智能來攻克乙肝的頭腦風暴會上，腦計算與機器深度學習領域的的猶太科學家Haim Sompolinsky 說，“與乙肝相關的蛋白就十多個，該數量級如果利用AI技術，應該可以尋找到因果關系，再加以運用以至于克服乙肝。”
AI技術作為當今熱點，其應用越加普遍，在各行各業幾乎都能發現它的影子。9月6日，中以海德人工智能藥物研發股份有限公司（以下簡稱：中以海德）第三次頭腦風暴會議在以色列，中國，美國三地同時在線舉行。
中以海德聯合創始人，諾貝爾得主Roger Kornberg、特拉維夫大學分子進化和生物信息學教授Tal Pupko、Pepticom共同創始人Immanuel Lerner、Amit Michaeli、希伯來大學物理學院及神經科學院教授Haim Sompolinsky、希伯來大學生命科學院教授Eduardo Mitrani、清華長庚醫院副院長魏來、Human Longevity， Inc執行董事長何為無等多位華人與猶太人學者參與了此次會議，在會上就AI制藥的運用、AI對于延長壽命方式、AI血清分類等領域進行了主題演講，就攻克乙肝進行了全面的討論。
值得一提的是，此次參會聚集了海內外的“最強大腦”，他們一部分是注重數據計算的科學家，他們是數據使用者，另一部分是數據提供者。中以海德目前做的就是把供給和需求連接起來。在會上三地的專家們，打破了AI技術與生物制藥的傳統認知，提出需要使用數據喂養AI技術，以人類大智慧來幫助人工智能在生物醫藥領域的發展。
AI賦能醫藥 藥物研究效率提升
記 者了解到，基于大數據、云計算提供的AI技術，因為可以充分利用現有醫療資源，簡化科研人員耗費在數據分析、大規模文獻篩選和科學超算等工作上的時間，幫助科研機構大幅縮短藥物研發周期，減少醫藥研發成本等優點，開始在近年來于研發領域興起浪潮。
億歐智庫在《2018中國醫藥研發創新研究報告》中分析了“AI+醫藥研發”的七種場景，分別是候選藥物挖掘、化合物篩選、靶點藥物研發、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究、發掘藥物新適應癥。
隨著AI時代的到來，制藥人員需要在無窮變化的化學反應條件下手工設計出化學合成路線的“勞動密集型”將成過去，未來化學領域的人工智能應用能夠掌握和消化海量合成方法、合成路線、材料結構和性能等，更加迅捷實現新藥研究。
特拉維夫大學分子進化和生物信息學教授Tal Pupko在此次頭腦風暴中，分享了用AI進行血清分析與分類，·以血液中B細胞的測序為例，其需要進行多次進行生物淘選的實驗。AI可以更加準確地識別復雜基序中的樣本，提升研發的準確率。根據Tal Pupko的介紹，目前AI技術在HIV病毒中，對于未能表明標簽的樣本識別幾率已達到100％。
業內人士表示，制藥過程中測試的準確率至關重要，需要大量的物質篩選、組合計算，有著極高的沉沒成本。傳統的人工監制，容易出現疏漏。未來，AI技術在提升制藥效率的同時，通過人工智能對生產過程進行實時監測及分析，在確保藥品質量的同時，能降低成本、提高效率。
中以海德以創新模式 攻克沉默的中國大病
公開資料顯示，中以海德作為東方高圣投資的全球科學研發集成新藥孵化平臺，功能性治愈乙肝也正是中以海德的首期目標。中以海德其成立于2019年底，是2006年諾貝爾獎得主Roger Kornberg 、中國企業家王石、投資家陳明鍵的聯合創業項目。
將治愈乙肝作為中以海德的首期目標，是具有重大意義的。據世界衛生組織估計，在 2015 年至 2030 年間，中國將累積有 1,000 萬人會因慢性肝炎死亡。
國內知名肝病研究專家會議中介紹道，中國是籠罩在乙肝陰影下的大國，目前乙肝的篩查在我國仍存在問題，多數鄉村的患者大多數人沒有意識到自己的感染或在感染后存在恥辱感，使這種疾病成為真正的“無聲”流行病。AI技術可以幫助鄉鎮醫生進行快速篩查，加速患者在網絡上與醫生進行聯系，幫助患者更快獲得乙肝的解決方案，也可以加速新藥研制，將治療區間縮短。
此次的頭腦風暴并非中以海德第一次發力創新制藥領域，長期以來中以海德致力于創新藥研發的新模式，在研發力量上，采取了“科學家+投資家+企業家”“三家”合“一家”的模式，在研發手段上，堅持“數據”和“AI”兩條腿走路。目前，中以海德通過利用核酸藥物研發、人工智能等方法，重點推進有治愈乙肝潛力的新靶點小分子創新藥和核酸治療藥物平臺建設。
會上提到，現有的AI技術在藥物研發方面的運用仍存在局限性，未來還有著很大的發展空間。正如會上諾貝爾得主，中以海德聯合創始人Roger Kornberg在開場詞中表示，感謝中以海德提供這樣研究的平臺，希望未來可以將AI技術不止用于乙肝，而可以運用于更多的醫藥領域，幫助人類在大健康領域實現長期發展。
