讯联基因数位打造新药研发的AI Foundry平台，提供大分子药物设计和小分子药物设计功能，加速药物研发。
摄影／王若朴
受到Nvidia AI Foundry启发、提供自助式用平台资源让使用者开发AI应用，讯联基因数位将这个概念带入生技领域，将自己10多年来运用AI辅助药物开发的成功经验，打包为对外服务，推出名为AIDD的新药开发AI Foundry平台，并在今日（7/9）揭露3项落地实例，包括北医大团队用来打造AI新药研发平台，快速开发新颖小分子抑制剂，成功开发脑癌、胰脏癌新药进入临床前试验；再来是基龙米克斯与药厂的肿瘤新生抗原药物开发，以及讯联自己的抗灰发胜肽设计。
15年累积AI辅助药物开发经验
讯联基因数位执行长暨讯联生物科技董事长蔡政宪指出，早在15年前，旗下团队就开始运用AI协助新药开发。当时，他们有个团队专门做材料、化合物和药物等分子模拟运算，后来AI兴起，他们也纳入更多AI功能到模拟运算中。
直到COVID-19疫情间，各界对疫苗和药物开发需求迫切，讯联AI团队迎来一波快速进展。他们先是在疫情间练就远端研发能力，快速调整研发方向、爬梳并建立COVID-19相关蛋白质资料库，来进行新药研发。根据官网说明，他们后来在24小时内完成中草药成分、大量比对近3万人体与COVID-19蛋白质标，并协助解释、优化疗效，最后在5个月内研发出清冠一号（NRICM101），成为COVID-19另一解方。
推出新药开发AI Foundry平台服务
蔡政宪表示，他们后来受到Nvidia推出AI Foundry的启发、能让使用者透过云端运算和AI资源来打造自己的AI应用，讯联基因数位运用这个概念，将过去的成功经验，转换为一套新药研发的AI Foundry平台AIDD，来供业界使用。
这套平台主打2大功能，包括大分子药物设计和小分子药物设计，并整合了业界成熟的商用新药研发系统，比如达梭生命科学平台、凯杰生物科技软体等，来提供AI模拟运算功能。讯联基因数位分子数位中心销售暨客户关系部协理陈冠文说明，整合商用软体是因其已有成熟的AI透明度和治理机制，可合规使用。他也补充，目前新药研发平台主要涵盖新药开发的研发阶段，可提供工具让业者使用自己的资料，来训练AI模型，要是业者想用开源模型来研发，讯联团队也会提供服务。
实例1：胶质母细胞瘤药物研发
讯联今日也揭露3项使用AIDD平台落地的实例，首先是协助北医大医学科技学院教授许凯程团队开发智慧型药物研发平台。蔡政宪先解释，常见的AI辅助药物开发，并非真正的从无到有生成一款新药，而是对原本已开发一段时间的药物，运用AI来探索药物作用机转、其重要成分，或是根据这些知识，运用AI回调。而北医大团队的做法，则是运用AI进行药效、合成难易度、药物动力学等多种参数优化，更大程度运用AI辅助新药研发。
陈冠文举例，北医大团队锁定脑部恶性肿瘤的胶质母细胞瘤（GBM），要找出合适的治疗药物。这种药物开发不只要提升药效，也要优化穿越血脑障蔽（BBB）的能力，才能让药物进入脑部、发挥效用。因此，他们透过AIDD预测药物穿过BBB的能力，成功将药效从原本的1041 nM提高百倍至10.4 nM，且在动物实验中，肿瘤确实缩小了。（如下图）
北医大团队也因此研发20款具新颖性的小分子药物，范围包括胶质母细胞瘤、胰脏癌、阿兹海默症、肺纤维化等疾病新药。许凯程指出，平均临床前新药开发时长超过5年，且失败率高，但透过AI驱动新药研发应用，大幅缩短开发时间、降低成本，降低药厂在早期新药研发的负担和风险。
许凯程团队打造的AI-化学合成-生物实验验证平台，还可以缩短早期新药开发时间，从传统的2到3年缩短为1至5个月，还能压低药物合成成本超过九成。目前平台已研发出数百个实验验证有效的新颖抑制剂，其中近30项进入后续细胞、动物、人体类器官等研发阶段。
实例2：个人化癌症治疗
另一个例子是老牌基因定序业者基龙米克斯（简称基米）采用AIDD，来预测新生抗原表位（Neoepitope），加速个人化癌症免疫疗法的研发。
一般来说，免疫治疗是癌症治疗中，讨论度最高的疗法，肿瘤新生抗原（Neoantigens）疗法便是其一。该疗法先透过NGS次世代基因定序，再用AI模拟演算，找出癌细胞特有的肿瘤新生抗原，来激发患者免疫系统、精准攻击癌细胞，避免误伤正常细胞。
其中，新生抗原（Neoantigens）是指由肿瘤细胞基因突变产生的全新蛋白质片段，片段中包含多个新生抗原表位（Neoepitope）。然而，癌细胞可能表现出数百万到数十亿种不同的Neoepitope组合，于是基龙米克斯用AI预测这些抗原，从中快速找出可能性最高的几组，再透过实验室合成这些胜肽，来测试免疫细胞是否辨识这些癌细胞，进而加速个人化癌症免疫疗法的开发。
实例3：抗灰发胜肽设计
另一个例子是讯联集团旗下讯联细胞智药公司开发的抗灰发胜肽设计。他们先透过AIDD，成功从庞大的组合数中（20的13次方）找出18条候选胜肽，且是自然界中不存在的胜肽。他们发现，其中4条胜肽明显促进黑色素合成，于是，他们保留特定区域进行第二轮AI设计，发现更多具有促进黑色素合成能力的候选胜肽。
不过，这项抗灰发胜肽设计还在进行更多实验中，产品成型后会另再揭露。