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| 本文作者： 劉海濤 | 2021-12-31 16:15 |
近日，清華大學醫(yī)學院張林琦教授團隊、清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）和華深智藥三方發(fā)布了最新的新冠抗體研發(fā)成果。
利用新型人工智能抗體平臺，團隊優(yōu)化和篩選出了新的新冠抗體，該抗體的抗病毒能力，超過了目前所有已經(jīng)獲得緊急批準的抗體：不僅可以涵蓋新冠病毒原始株，還對阿爾法、貝塔、伽馬，以及最新的德爾塔等變異病毒，達到高效和廣譜的中和效果。
彭健教授是清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）訪問教授、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學系終身教授，主要研究領域為生物計算、化學信息學和機器學習方向，也是此次項目的AI平臺負責人。
彭健教授向雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))表示，此次應用的AI抗體設計平臺Helixon Design——Helixon一詞由Helix（螺旋）及exon（蛋白質(zhì)編碼區(qū)域）組成，背后也代表著編碼蛋白的含義。
平臺能隨著新冠病毒的突變快速隨動，生成新的抗體結構設計，進而可能徹底解決新冠病毒的變異治療問題。
早在十年前，他參與研發(fā)的結構評估算法就曾參加結構預測評估競賽(CASP)，并取得了第一名的成績，此次的人工智能抗體平臺也是彭健教授的研發(fā)成果之一。
近期，雷峰網(wǎng)與彭健教授展開了一次對話，試圖解析出這次新冠抗體成果的具體情況，以及其中AI平臺的實際效用。
彭健教授表示，相比原先抗體，本次AI平臺研發(fā)的新抗體，最大的特征就是具備廣譜性。
“過去的抗體研發(fā)通常使用傳統(tǒng)實驗方法利用天然的免疫系統(tǒng)，例如動物免疫法，把抗原蛋白注射到動物例如轉基因小鼠體內(nèi)，讓免疫系統(tǒng)產(chǎn)生抗體；或者從已經(jīng)康復的病人血液中，分離出產(chǎn)生過的有效抗體。”
這些方法雖然成熟，但廣譜性通常都比較弱。因為這些實驗方法得出的抗體，往往對原始病毒比較有效，一旦病毒發(fā)生變異，就會逃逸原來抗體的攻擊，抗病毒效果就會大打折扣。
這也是此前不少歐美緊急獲批的抗體藥，對阿爾法株、貝塔株、德爾塔株治療效果較差的主要原因。
彭健教授表示：“傳統(tǒng)的生物實驗室受制于資源和人力的限制，無法枚舉和同時展示各個不同變種的抗原結合區(qū)域。但人工智能和深度學習的辦法不一樣，只要算力足夠，就可以模擬和窮舉出所有可能的抗體序列并計算出它們的中和效果。”
所以，研究團隊在初期，就將目標定義在了“具備較好的廣譜性”。具體的團隊分工則是：
首先，清華大學醫(yī)學院提供出最早的抗體樣本；
其次，由華深智藥團隊利用自研的深度學習平臺，模擬和分析抗體與各種新冠病毒刺突蛋白在原子水平的相互作用，以及結合蛋白與蛋白相互作用，找出哪些作用比較關鍵，根據(jù)這些信息重新設計某些氨基酸和可變區(qū)域，產(chǎn)生親和力更好的新抗體；
最后，抗體產(chǎn)生后回歸實驗室，由清華大學醫(yī)學院負責合成，并進行生物學試驗測量抗體針對于各個變異株的中和能力。
從今年8月到11月中旬，利用AI抗體設計平臺Helixon Design，合作團隊在三個半月的時間里，就研發(fā)出對阿利法、貝塔、伽馬和德爾塔等十余種突變株都達到高效和廣譜中和效果的新抗體。
在彭健教授看來，這種新方法不僅解決了現(xiàn)今的新冠抗體藥問題，也為接下來的抗體藥研發(fā)提供了新思路。
“盡管抗體的提取和測試環(huán)節(jié)，還離不開生物實驗室的支持，但AI解決了最耗費時間的抗體設計和再優(yōu)化過程。應對其它的變異病毒，也可以很快的找出最優(yōu)抗體，在這次試驗中，華深智藥的AI模型跑一遍計算的時間約為一周左右，而傳統(tǒng)生物試驗因為需要抗體制備和培養(yǎng)或者篩選，通常需要花費幾個月時間。”
據(jù)《醫(yī)健AI掘金志》了解，目前，針對新病毒的抗體還沒有開始正式的臨床試驗。但后續(xù)的臨床試驗正在評估當中，將進入標準化的臨床報批流程。
作為此次項目的AI平臺負責人，彭健教授最早的生物計算研究經(jīng)歷主要開始于讀博期間。
2007年在武漢大學本碩畢業(yè)后，彭健到芝加哥大學豐田計算技術研究所深造，加入了許錦波教授的團隊，成為了他的第一位博士生。
許錦波教授是生物計算領域著名學者，曾在2016年證明了深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以大大提高蛋白質(zhì)結構預測的性能，引導了深度學習在蛋白質(zhì)結構預測領域的第一次變革。
也正是從這個時候開始，彭健開始正式轉入生物計算方向，和許錦波教授參與了多次蛋白質(zhì)結構預測關鍵技術分析大賽(CASP)。
2013年，從芝加哥大學畢業(yè)后，他開始在麻省理工學院數(shù)學系做訪問學者和開展博士后研究。
2016年2月，彭健教授獲得斯隆研究獎，該獎被稱為美國的杰出年輕教授獎，并于2020年獲得了計算生物學的最高獎項Overton Prize，也是唯一一位華人得主。
而在這段時間里，計算與分子生物學領域也進入了“冰河期”。
“當時行業(yè)的關注度比較小，除了計算分子生物學以外，也做了不少行業(yè)上下游的工作，包括系統(tǒng)生物學及疾病基因組學。從現(xiàn)在的角度來看，疾病治療和藥物研發(fā)是一整套流程，這些經(jīng)歷會讓我對整個流程的了解更深刻。”
2020年，在AlphaFold 2取得震驚世人的蛋白質(zhì)結構預測成績之后，彭健教授正式收到組建不久的清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）的邀請。
2021年初，與清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤、首席科學家馬維英的溝通后，彭健決定加入AIR。
2021年7月，彭健從伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校(UIUC)回到國內(nèi)開展生物計算和人工智能方向研究。
也是從這個時候，彭健教授完成了一次身份的轉變，成立了自己的人工智能科學計算公司——華深智藥，新冠AI抗體正是該公司的第一個研發(fā)項目。
2021年10月，華深智藥正式完成了千萬美元級天使輪融資，投資機構包括襄禾資本、高瓴創(chuàng)投和清智資本。
由AlphaFold 2引起的AI制藥浪潮，正在吸引互聯(lián)網(wǎng)巨頭、創(chuàng)業(yè)者和頂級投資機構不斷加碼，一個新的創(chuàng)業(yè)風口已然形成。
此次彭健教授研發(fā)的新冠抗體成果，或許正是AI在生物科學，大分子預測發(fā)展過程的一次新的“里程碑”。
在他看來，這是一個“創(chuàng)造增量”而不是“競爭存量”的行業(yè)——人類疾病的種類太多，不同腫瘤有很多亞型，每一種亞型背后都是上萬，甚至幾十萬病人的切身需求。這個行業(yè)不是競爭同一塊蛋糕，而是一起從零創(chuàng)造出市場。
而未來的創(chuàng)業(yè)故事也更加充滿融合、合作的意味：“不同AI制藥公司可以研發(fā)出自己的管線，騰訊或華為等大企業(yè)去解決算力和技術需求，未來幾年，將會有更多解決更多像抗體藥等等無法解決的疾病和問題。”
據(jù)最新消息，彭健教授正在組織研究針對新冠病毒最新變異毒株Omicron的抗體設計，相信會很快取得成果。
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