8 月 28 日，中國(濟南)前沿醫(yī)療科技高峰論壇在濟南順利舉行，本次論壇上舉行了一項重要簽約儀式。由濟南市人民政府、濟南國際技術(shù)人才港、英矽智能科技(上海)有限公司(Insilico Medicine，以下簡稱“英矽智能”)和擁有全球首個全自動藥物發(fā)現(xiàn)平臺公司 Arctoris 共同打造的濟南新藥研發(fā)綜合服務(wù)基地暨濟南人工智能與藥物自動化實驗室項目正式落地濟南，這也是全國首個人工智能與藥物自動化實驗室。值得注意的是，作為一項中外合作的項目，這預(yù)示著越來越多的國際藥企看好并開始布局中國生物醫(yī)藥市場。

圖 | 簽約儀式(來源：主辦方提供)

據(jù)悉，該項目將于今年第四季度開始啟動，預(yù)計明年第四季度進入試運營階段。

生輝作為本次論壇特邀媒體，對此項目進行了采訪。濟南國際技術(shù)人才港總裁王釗對生輝說：“人工智能藥物自動化實驗室項目對于我們來說意義很大。一方面，這個項目將國際新技術(shù)引進到了濟南，能幫助本土藥企更好的發(fā)展，降低他們在新藥研發(fā)上的時間，提高研發(fā)成功率;另一方面，我們希望通過此類項目在濟南打造一個全球化的創(chuàng)新藥企聚集地，讓更多的新技術(shù)、新智能的龍頭企業(yè)都匯聚于此。未來我們還將與高校合作，通過 “人工智能與藥物自動化實驗室” 項目培養(yǎng)更多的人才，真正做到‘產(chǎn)、學(xué)、研’相結(jié)合。”

對于人工智能與藥物自動化實驗室項目的下一步計劃，王釗透露，初步會投入 1000 萬美元進行基礎(chǔ)建設(shè)，隨著實驗室的拓展還會繼續(xù)追加資金。實驗室規(guī)模方面，首期可能將達到 2000 平方占地面積。

總部位于香港的英矽智能是一家生物科技公司，專注于臨床前藥物發(fā)現(xiàn)和人工智能創(chuàng)新藥物開發(fā)。今年 7 月，濟南國際技術(shù)人才港與英矽智能就在濟南成立新藥研發(fā)平臺、新藥研發(fā)基金和新藥研發(fā)論壇、峰會達成共建協(xié)議，本次合作也是協(xié)議的一部分體現(xiàn)。

圖 | 英矽智能 CEO Alex Zhavoronkov (來源：主辦方提供)

英矽智能 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示，目前藥物研發(fā)面臨著兩方面的挑戰(zhàn)：一方面，現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，使得研發(fā)受到限制;另一方面，很多資金和科學(xué)家的時間都用在了一個又一個實驗上，使得思考、閱讀的時間減少。所以 Insilico Medicine 希望解決這兩個問題，在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時，提高實驗效率，讓科學(xué)家有更多的時間思考真正需要突破的難題，這也是要成立人工智能藥物自動化實驗室的原因。

會議上，Arctoris CEO Martin 展示了世界上第一個機器人實驗室。“這是一個全自動化實驗的藥物開發(fā)平臺，為生物技術(shù)和制藥研究帶來了可重復(fù)性和高效。與其他實驗室相比，我們的機器人在每個實驗中可收集高達 250 倍的數(shù)據(jù)，這對人工智能非常重要。我們召集了一支世界一流的研究人員和工程師組成的國際團隊，并與 Insilico Medicine 合作將機器人技術(shù)與人工智能相結(jié)合，這將是藥物開發(fā)的新未來。”

圖 | Arctoris 自動化藥物開發(fā)平臺局部展示(來源：Arctoris 提供)

英矽智能事業(yè)發(fā)展總監(jiān)林靖芳表示，我們看到整個國內(nèi)市場生物技術(shù)和新藥研發(fā)領(lǐng)域發(fā)展的非常迅速。我們希望可以通過多方力量將濟南人工智能與藥物自動化實驗室打造成世界一流的實驗室，通過人工智能和自動化加速新藥研發(fā)過程。這其中還有很長的路要走，需要一點時間，不過我們非常樂觀的去看待 AI 的應(yīng)用。這項合作對于我們這些國際公司來說，也是非常重要的一步。

在會議上，上海交通大學(xué)仁濟醫(yī)院內(nèi)科兼腫瘤學(xué)家、上海醫(yī)藥衛(wèi)生大學(xué)教授 Evelyne Bischof 和北京郵電大學(xué)人機交互實驗室主任、教授劉偉等嘉賓就醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能面臨的趨勢和問題發(fā)表了自己的看法。

Evelyne Bischof 教授從醫(yī)生的角度介紹了人工智能在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用以及當前存在的問題。“當我們想知道某些藥物是否以特定的方式起作用，某些特殊疾病與患者之間是否存在關(guān)聯(lián)等時，就可以通過人工智能解決這些問題。人工智能可以從數(shù)百萬人數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)，并且可以針對個別患者進行再培訓(xùn)。”

她補充說：“我們可以使用人工智能來分析疾病、患者的生物組學(xué)數(shù)據(jù)(基因組代謝組學(xué)，轉(zhuǎn)錄組學(xué)等)和藥物之間的關(guān)系，以找到新的解決方案，但通常我們?nèi)栽谑褂梅浅Ｔ嫉臏y試方法。而使用人工智能平臺有很多好處，例如，我們可以避免很多藥物對患者的副作用和毒性;像 Pandomics(一種技術(shù)平臺)這樣的平臺能使醫(yī)生快速而具體地確定可能在臨床試驗中測試的藥物，這比目前通過閱讀文章或文獻來尋找潛在的藥物要好。更重要的是，我們可以通過人工智能來研究衰老，通過計算患者的確切生理年齡，確定其具體的危險因素并設(shè)計逆轉(zhuǎn)年齡方案來預(yù)防疾病。生物學(xué)上更年輕等于更健康。要知道，我們應(yīng)該將人工智能和人類智能相結(jié)合，而不是讓人工智能代替醫(yī)生。不過，仍然有許多醫(yī)生不相信人工智能。”

而劉偉教授則認為現(xiàn)在人工智能行業(yè)在醫(yī)療器械、藥物研發(fā)等領(lǐng)域發(fā)展的很好，不過下一步會面臨一些問題。他認為未來人工智能將不是一個單層次、單一化的產(chǎn)品，而是會朝著 “人 - 機 - 環(huán)境系統(tǒng)” 一體化發(fā)展。“‘人 - 機 - 環(huán)境系統(tǒng)’最早是由錢學(xué)森先生在上個世紀 80 年代提出的，他在提出這個系統(tǒng)時也同時提出了幾個問題，這些問題也正是現(xiàn)在人工智能所面臨的問題：

第一，可解釋性問題(編者注：可解釋性是指人們可以理解決策原因的程度或人類可以一致地預(yù)測模型結(jié)果的程度)。在可解釋性方面，目前還沒有一個準確的說法，清華的張鈸院士和朱軍教授也在研究這個問題。

第二，機器的終身學(xué)習(xí)。機器的終身學(xué)習(xí)和人類的終身學(xué)習(xí)是不同的。人類的學(xué)習(xí)能夠產(chǎn)生一種潛在的規(guī)則、秩序，就是你所學(xué)的東西可能會用在其他地方。但機器還做不到這一點，當機器看到一瓶水時它只能知道這是一瓶水，而人類卻可以想到將它作為接待客人的一種方式，或是其他用途。

第三，常識問題。機器是沒有常識的，人才有常識。一個好的智能系統(tǒng)里除了硬件外，還有好的軟件。好的軟件包括好的管理系統(tǒng)、決策系統(tǒng)。環(huán)境對于機器學(xué)習(xí)也非常重要，包括自然環(huán)境、真實環(huán)境、虛擬環(huán)境等。只有當人 - 機 - 環(huán)境系統(tǒng)結(jié)合起來了，才能讓人工智能更好的落地。”