文|智能相對論

作者|青月

1956年,達(dá)特茅斯會議正式提出了AI的概念。六十多年過去了,AI行業(yè)起起伏伏,歷經(jīng)三起三落,在今年兩會期間,AI再一次成為重要議題。在AI產(chǎn)業(yè)熱鬧非凡的大背景下,隨著國內(nèi)生物醫(yī)藥領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展,AI藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域正受到越來越多的關(guān)注。

(圖:百度登頂OGB兩項榜單第一)

作為“科技強(qiáng)國”政策的賦能者與實踐者,近日百度飛槳憑借圖學(xué)習(xí)框架(PGL)和生物計算平臺螺旋槳(PaddleHelix),登頂權(quán)威榜單OGB兩項分子性質(zhì)預(yù)測任務(wù),在AI藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得新的技術(shù)突破。OGB作為目前公認(rèn)最權(quán)威的圖學(xué)習(xí)相關(guān)基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集,登頂該榜單意義深遠(yuǎn)。

事實上,年初至今百度頻傳佳音,在北京時間2月18日,百度還交出了一份穩(wěn)中有進(jìn)、超出市場預(yù)期的業(yè)績報告。百度新業(yè)務(wù)備受市場關(guān)注,又在AI藥物研發(fā)領(lǐng)域取得重大突破,雙概念疊加能否令百度的估值再上一個新臺階?

提高研發(fā)效率,AI分子性質(zhì)預(yù)測對藥物研發(fā)意義重大

藥物的物理化學(xué)性質(zhì)會間接影響藥物的藥代動力學(xué)特性和靶向受體,所以化合物的生物活性篩選是現(xiàn)代藥物研發(fā)中關(guān)鍵的一環(huán),其主要目的是在大量候選化合物中發(fā)現(xiàn)針對某種藥物靶點具有活性的分子。

對比傳統(tǒng)的活性篩選方法,百度的AI預(yù)測藥物分子技術(shù)在“智能相對論”看來主要有以下優(yōu)勢:

該項技術(shù)可以通過AI進(jìn)行藥物的虛擬篩選,有望大幅降低研發(fā)成本。

據(jù)悉,傳統(tǒng)的活性篩選方法需要合成大量化合物用以進(jìn)行生物實驗,整個流程的成本高、周期長、成功率低。實際上,發(fā)現(xiàn)和開發(fā)一種化學(xué)藥物的過程可能需要10年以上,平均花費28億美元。即便如此,90%的治療性分子未能通過II期臨床試驗和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn),這樣高的成本對于任何一家制藥公司而言都是不可持續(xù)的。

尋找成功新藥的任務(wù)之所以被譽(yù)為是藥物開發(fā)中最困難的部分,主要是因為已知的化合物空間過于巨大,據(jù)估計約為含有10^60個分子。但AI賦能下的預(yù)測藥物分子技術(shù),能夠為抵消傳統(tǒng)藥物開發(fā)方法中出現(xiàn)的效率低下和不確定性提供機(jī)會,同時將過程中的偏見和人為干預(yù)降至最低。

更重要的是,AI預(yù)測藥物分子技術(shù)對HIV等重大疾病而言具有重要意義。

公開資料顯示,當(dāng)前全球艾滋病感染者約有3800萬人,由于艾滋病目前仍無法被治愈,也未研發(fā)出能有效預(yù)防艾滋病的疫苗,全球艾滋病患者仍然生活在極大的身心壓力之下�，F(xiàn)階段主流的艾滋病治療方法為多種藥物混合使用的雞尾酒療法,但也難以克服傳統(tǒng)藥物治療伴隨的耐藥問題。

HIV數(shù)據(jù)集主要關(guān)注不同化合物是否能夠抑制HIV病毒在細(xì)胞內(nèi)的復(fù)制。AI預(yù)測藥物分子技術(shù)的出現(xiàn)為成功預(yù)測這類性質(zhì)化合物提高了可能性,對研發(fā)有效藥物具有重要意義。

綜上所述,AI預(yù)測藥物分子技術(shù)對于藥物研發(fā)的重要性不言而喻。技術(shù)關(guān)鍵、行業(yè)前景可期,覬覦者自然不在少數(shù),在這之中為何百度能率先取得技術(shù)突破?

行業(yè)發(fā)展前景可期,百度AI打通關(guān)鍵環(huán)節(jié)

從前文來看,其實能夠切身的體會到AI預(yù)測藥物分子這項技術(shù)的重要性。

但苦于這一領(lǐng)域的變現(xiàn)模式尚未成熟,所以沒有清晰的數(shù)據(jù)表明AI預(yù)測藥物分子的行業(yè)前景。不過也有業(yè)內(nèi)人士表明,待這項技術(shù)成熟之后將協(xié)助新的藥物靶標(biāo)、合理藥物設(shè)計、藥物再利用方面繼續(xù)創(chuàng)新。透過現(xiàn)象看本質(zhì),這樣一項前景可期的技術(shù)未來定將引起各方勢力的爭奪。

對于百度在這一領(lǐng)域率先取得突破這一事實,需要注意的是,OGB是由斯坦福大學(xué)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)威團(tuán)隊建立,面向不同的圖學(xué)習(xí)任務(wù)分別提供豐富的數(shù)據(jù)集,對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者有極強(qiáng)的吸引力。而百度能夠榮獲ogbg-molhiv、ogbg-molpcba兩項任務(wù)第一,難度可想而知。那么為什么在部分群體認(rèn)知里還是一個搜索公司的百度能取得這樣的佳績?

其一,百度有著雄厚的AI底蘊(yùn)。

作為為數(shù)不多能夠提供全棧AI解決方案的公司,截至2020年底,百度是中國擁有AI專利最多的企業(yè);百度AI開放平臺,開放了273項AI能力,基于飛槳創(chuàng)建了超34萬的模型,是中國最大的開放式AI平臺;

(圖源:灼識咨詢報告)

在底層技術(shù)創(chuàng)新上,2020年百度AI在CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球頂級人工智能學(xué)術(shù)會議和權(quán)威競賽中,問鼎冠軍30多次,論文收錄260多篇。以頂級學(xué)術(shù)會議AAAI為例,百度以一己之力貢獻(xiàn)了24篇優(yōu)質(zhì)學(xué)術(shù)論文,展示出業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)實力。

不僅如此,在與AI預(yù)測藥物分子同源的AI+醫(yī)療領(lǐng)域百度同樣有所建樹。據(jù)報道,在疫情期間,百度研究院推出了全球首個專門優(yōu)化新冠病毒mRNA疫苗基因序列的高效算法LinearDesign,僅用16分鐘即可完成對新冠病毒mRNA疫苗的序列設(shè)計,大大提升疫苗設(shè)計的穩(wěn)定性和蛋白質(zhì)表達(dá)水平,讓病毒研究因AI而更有效。

其次,深度學(xué)習(xí)平臺“飛槳”與生物計算平臺“螺旋槳”持續(xù)為百度賦能。

作為中國目前具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的全功能性產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺,百度飛槳為中國產(chǎn)業(yè)界提供了不受限制、全面支撐的深度學(xué)習(xí)平臺。目前,飛槳已經(jīng)凝聚超過265萬開發(fā)者,基于飛槳訓(xùn)練34萬個模型,服務(wù)10萬家企業(yè),覆蓋眾多行業(yè)和領(lǐng)域。

螺旋槳PaddleHelix則是基于百度深度學(xué)習(xí)平臺飛槳的生物計算平臺。提供了包括RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測、大規(guī)模分子和蛋白質(zhì)表示學(xué)習(xí)、藥物靶點親和力預(yù)測、ADMET成藥性預(yù)測等,在新藥研發(fā)和疫苗設(shè)計環(huán)節(jié)具有廣闊應(yīng)用前景的技術(shù)能力。

最后,秉持著“工程師文化”的百度,在人才培養(yǎng)上盡顯科技公司的底色。

截至2020年底,百度已累計為社會培養(yǎng)了超過100萬AI人才,未來五年還將培養(yǎng)500萬AI人才。作為領(lǐng)先的AI生態(tài)型公司,百度未來還將繼續(xù)在AI人才培養(yǎng)上進(jìn)行堅定的前瞻性投入與關(guān)注,攜手政產(chǎn)學(xué)研各界,為人工智能生態(tài)體系發(fā)展壯大持續(xù)注入活力,彰顯科技公司的底色。

目前來看,AI預(yù)測藥物分子這一領(lǐng)域變現(xiàn)模式尚未成熟。但可以確定的是,這項技術(shù)對于藥物研發(fā)、生物制藥等領(lǐng)域意義重大,甚至也許會帶來新一輪的變革。隨著行業(yè)日趨成熟,百度作為國內(nèi)最早布局的首批玩家有望成為最大的受益者。

解決AI藥物研發(fā)“l(fā)ow-hanging fruit”痛點”,二次上市的百度或?qū)⒂瓉韮r值重估?

綜合前文所提及的內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn),AI預(yù)測藥物分子應(yīng)該是屬于AI藥物產(chǎn)業(yè)鏈中的上游市場。

據(jù)“智能相對論”了解到的數(shù)據(jù)顯示,AI預(yù)測藥物分子技術(shù)的實際落地場景的商業(yè)潛力都極為可觀。在AI藥物研發(fā)領(lǐng)域,我國尚處在初期階段,初創(chuàng)企業(yè)不足20家,潛力巨大。在AI制藥市場,近日insitro宣布完成4億美元的C輪融資,成為全球AI制藥領(lǐng)域單筆融資金額最高的公司,這也意味著投資者們同樣看好這一行業(yè)。

之所以肯定其商業(yè)潛力,就不得不提在藥物研發(fā)中被稱為“l(fā)ow-hanging fruit”的理論,用中文來說就是“懸而未決的問題”。意思是常見的、易于被發(fā)現(xiàn)的藥物已經(jīng)被發(fā)現(xiàn),剩下的藥物靶標(biāo)被發(fā)現(xiàn)的難度更大,因此研發(fā)的成本自然越來越高。

實際上,發(fā)現(xiàn)和開發(fā)一種藥物的費用已從2001年的8億美元增加到目前的約30億美元。而如果將那些完全失敗的研發(fā)成本也計算進(jìn)來,那么每一種將要實際使用的新藥的平均成本無疑是一個極為驚人的數(shù)字。如果百度這項新技術(shù)投入到實際應(yīng)用,對于AI藥物研發(fā)、藥物再利用等實際落地場景都有著重要意義。

當(dāng)然,AI藥物研發(fā)、藥物再利用等實際落地場景也將進(jìn)一步豐富百度的AI新基建版圖,從某些角度來看,這將使得百度的核心價值大幅提升,有助于即將赴港二次上市的百度實現(xiàn)價值重估。

近年來,百度在AI上的發(fā)力令很多人對其刮目相看,百度的股價也從去年年底的130美元一躍升至260美元以上,市值突破千億美元,不過業(yè)內(nèi)人士大多認(rèn)為百度在美股市場的估值仍然存在被低估的問題。

這是因為百度的非廣告收入雖然穩(wěn)健提升,但是在美股市場,很多投資人對于百度的定位就是互聯(lián)網(wǎng)營銷公司,這意味著百度AI業(yè)務(wù)作為第二增長曲線的價值,沒有很好的被體現(xiàn)出來,AI預(yù)測藥物分子等前沿業(yè)務(wù)價值尚未釋放。

在AI新業(yè)務(wù)成為拉動百度長期增長新引擎的背景下,隨著百度近日將于港股二次上市,百度實力有望得到進(jìn)一步的重估。

另一方面,即將赴港二次上市的百度也能加速AI藥物發(fā)現(xiàn)等新業(yè)務(wù)的商業(yè)落地。

根據(jù)百度本次招股書公布的信息顯示,本次IPO計劃募資276億港元。按照計劃,募資的50%將用于人工智能為主的創(chuàng)新商業(yè)化、40%用于發(fā)展移動生態(tài)、剩余用作一般營運用途,百度AI商業(yè)化生態(tài)漸入佳境。

結(jié)論:

自百度發(fā)力AI新業(yè)務(wù)以來,不僅在自動駕駛、AI云服務(wù)以及下一代操作系統(tǒng)方面建立了技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位,而且還獲得了花旗、摩根大通、交銀國際等眾多知名投行的好評與“女版巴菲特”凱瑟琳伍德超17萬股的主動買入。

隨著AI等尖端技術(shù)在多個領(lǐng)域的引擎作用愈發(fā)凸顯,生物醫(yī)藥成為AI技術(shù)落地的重要場景。在藥企紛紛搭建技術(shù)堡壘的背景下,站在“金字塔”頂端的百度“科技力”格外引人注目,不僅利用新技術(shù)縮短藥物研發(fā)的時間,大大降低研發(fā)成本,更重要的是百度已經(jīng)搶先實現(xiàn)商業(yè)模式背后的核心競爭優(yōu)勢構(gòu)建,在AI藥物研發(fā)、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域搶下“第一城”,未來可期。

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