新藥研發(fā)是一場(chǎng)漫長(zhǎng)、高昂且充滿不確定性的征途，其起點(diǎn)——尋找和確證新的藥物靶點(diǎn)，往往決定了最終的成敗。在海量的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和瞬息萬(wàn)變的科研進(jìn)展面前，即便是資深的科學(xué)家也難以憑一己之力系統(tǒng)整合所有信息。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，人工智能（AI）正從單一的分析工具，進(jìn)化為能夠模擬專家思維、自主探索并提出科學(xué)假說(shuō)的“虛擬科學(xué)家”。
7月28日，在上海世界人工智能大會(huì)（WAIC）的“人工智能醫(yī)藥研發(fā)：新模式與新機(jī)遇生態(tài)論壇”上，臨港實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等多家研究機(jī)構(gòu)，正式發(fā)布了其研發(fā)的國(guó)際首個(gè)專注于靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)與臨床轉(zhuǎn)化價(jià)值評(píng)估的多智能體虛擬疾病學(xué)家系統(tǒng)——“元生”（OriGene）。該系統(tǒng)旨在破解新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中面臨的效率瓶頸與知識(shí)整合難題，探索一條由AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化、規(guī)模化靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)新范式。
虛擬疾病生物學(xué)家系統(tǒng)“元生”發(fā)布現(xiàn)場(chǎng)。攝影：季敬杰
“元生”系統(tǒng)研發(fā)負(fù)責(zé)人、上海交通大學(xué)助理教授、臨港實(shí)驗(yàn)室的鄭雙佳表示：“一個(gè)理想的靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)，不僅需要我們系統(tǒng)性地去整合臨床需求、基礎(chǔ)生物學(xué)、藥物科學(xué)，還需要一些非科學(xué)因素，如市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局等信息，才能最終找到一個(gè)好的靶標(biāo)。”傳統(tǒng)模式下，這些信息分散且復(fù)雜，難以高效整合，而現(xiàn)有的AI工具多為單一尺度分析，不同工具得出的假說(shuō)甚至?xí)嗷ッ堋?/p>
為解決這一痛點(diǎn)，“元生”系統(tǒng)采用了多智能體協(xié)同工作的架構(gòu)。這類似于組建一個(gè)跨學(xué)科的“科研攻關(guān)小組”。當(dāng)系統(tǒng)接收到一個(gè)研究任務(wù)，例如“尋找與肝癌耐藥性相關(guān)的新靶點(diǎn)”，其內(nèi)部的“規(guī)劃智能體”會(huì)首先將這個(gè)復(fù)雜問(wèn)題拆解為一系列子任務(wù)，隨后分配給不同的“工具調(diào)用智能體”，令其自動(dòng)化地檢索文獻(xiàn)、分析基因數(shù)據(jù)、調(diào)用專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。
值得注意的是，該系統(tǒng)還引入了“批判智能體”和自我迭代機(jī)制。鄭雙佳介紹說(shuō)：“如果最后我們生成的假說(shuō)不過(guò)關(guān)，我們的批判智能體還會(huì)‘教育’規(guī)劃智能體，說(shuō)你這個(gè)回答并不是很專業(yè)，讓這個(gè)規(guī)劃智能體好好學(xué)習(xí)，重新調(diào)整。” 這種設(shè)計(jì)讓系統(tǒng)能夠通過(guò)不斷地“反思”與“試錯(cuò)”進(jìn)行自我優(yōu)化，持續(xù)學(xué)習(xí)。測(cè)試表明，AI智能體的反思輪次越多，其性能也隨之提升，展現(xiàn)出無(wú)限成長(zhǎng)的潛力。
為了讓“虛擬疾病學(xué)家”具備真正的專家級(jí)能力，“元生”系統(tǒng)的背后是龐大的知識(shí)庫(kù)與強(qiáng)大的專業(yè)模型。它接入了實(shí)時(shí)更新的文獻(xiàn)與專利情報(bào)庫(kù)，并整合了超過(guò)600種生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)工具與數(shù)據(jù)庫(kù)。此外，該系統(tǒng)還內(nèi)置了臨港實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的多組學(xué)大模型“BrainCopilot”，使其具備了超越文獻(xiàn)本身的深度推理能力。在與人類科學(xué)家的對(duì)比測(cè)試中，“元生”系統(tǒng)的表現(xiàn)已能達(dá)到有一定工作經(jīng)驗(yàn)的博士級(jí)別疾病生物學(xué)家的水平。
在與復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院的合作中，該系統(tǒng)在兩個(gè)真實(shí)的腫瘤研究案例中展現(xiàn)了其潛力。在肝癌研究中，“元生”自主完成了從數(shù)據(jù)挖掘到機(jī)制分析的全鏈條工作，首次鎖定一個(gè)名為GPR160的“孤兒受體”為潛在新靶點(diǎn)，并發(fā)現(xiàn)其不僅能直接抑制腫瘤，還能激活T細(xì)胞免疫應(yīng)答，揭示了“直接殺傷+免疫調(diào)節(jié)”的雙重機(jī)制。
在結(jié)直腸癌研究中，系統(tǒng)則從眾多候選中篩選出ARG2作為新靶點(diǎn)，并自主設(shè)計(jì)了相應(yīng)的環(huán)肽分子作為驗(yàn)證工具。這種從數(shù)據(jù)到假說(shuō)、再到初步驗(yàn)證方案的全流程自主涌現(xiàn)能力，為AI驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)提供了有力的科學(xué)閉環(huán)證據(jù)。
深勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO孫偉杰認(rèn)為，AI for Science（AI賦能科學(xué)）已經(jīng)歷了四個(gè)發(fā)展階段：從深度學(xué)習(xí)作為數(shù)學(xué)建模方法，到通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型解決蛋白質(zhì)、基因等問(wèn)題，再到大語(yǔ)言模型提升文獻(xiàn)數(shù)據(jù)利用效率，現(xiàn)在正進(jìn)入以多智能體為代表的第四階段。“AI不僅只是工具，而是可能真的變成人類的科研助手。”
鄭雙佳告訴澎湃科技，利用臨港實(shí)驗(yàn)室的算力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，“元生”系統(tǒng)的開發(fā)比較順利，從今年2月份開始，到6月份基本完成開發(fā)，團(tuán)隊(duì)人數(shù)約30人。系統(tǒng)的相關(guān)算法已經(jīng)開源，平臺(tái)也已部署到實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部，并通過(guò)申請(qǐng)使用的方式向外界免費(fèi)開放使用。他表示，雖然目前沒(méi)有商業(yè)化打算，但由于“元生”系統(tǒng)接入了收費(fèi)的工具與數(shù)據(jù)庫(kù)，在未來(lái)可能會(huì)有相關(guān)計(jì)劃。
