技术的飞跃支持人工智能引导的药物设计，如可以纯化蛋白质和移动液体的全机器人工作站。图片来源：英国《自然》网站
这或许是医疗保健行业最引人注目的变革：数字生物学和生成式人工智能(AI)正在帮助重塑药物发现进程。
利用AI开发新药尚处于起步阶段，但AI设计的药物在过去几年已经进入临床试验的早期阶段，一些AI制药先驱公司已经在该领域取得一定成果。不过，英国《自然》网站刊文称，AI加速药物发现的潜力还需要实践检验。
开发噬菌体形式的抗生素
人体被大量的微生物所占据，其中就包括病毒，这些病毒群体统称为人体病毒组。美国AI制药公司Salve Therapeutics首席执行官斯特凡·N·卢卡诺夫指出，人体组织中自然存在的病毒是携带基因疗法有效载荷治疗疾病的理想途径。
Salve正在将机器学习与计算机辅助设计结合起来，开发噬菌体形式的抗生素。该方法可以通过对各种模型进行广泛的迭代分析，对一项药物发明的属性、结果和风险进行虚拟评估。
卢卡诺夫表示，他们正在致力于通过基因工程改造噬菌体，以获得更大的效力和宿主范围。他预计噬菌体抗生素能够改善移植、烧伤和免疫受损患者的生活。
卢卡诺夫强调，由于噬菌体只针对细菌，因此，除了异物颗粒的存在而导致人体产生的轻微免疫反应之外，这种抗生素不会给患者带来重大风险。
研制口服小分子药物
美国AI药物研发公司Biolexis Therapeutics专门开发针对癌症和各种代谢、炎症和神经退行性疾病的口服小分子药物。
该公司通过其专有的MolecuLern工艺来发现和开发新的临床候选药物。该工艺可以针对任何种类的蛋白质，识别具有药物样特征的新的化学实体，并通过实验室数据验证，将发现和开发新药物时间从几年缩短到几个月。他们开发的一款药物SLX-0528，目前正处于胰腺癌的IB期试验阶段。该药物旨在控制辅助性T细胞17的细胞分化、功能和白细胞介素释放。
推出生成式AI药物发现平台
安东尼·科斯塔是英伟达公司生命科学开发者关系全球负责人。他指出，许多生成式AI都构建在大型语言模型的底层模型上。这些模型正在提高其预测药物性质和相互作用的能力。
为了帮助实现这一潜力，英伟达开发了BioNeMo，这是一种用于生物学中的生成式AI的云服务，为小分子和蛋白质提供了各种AI模型。科斯塔断言，有了BioNeMo，研发人员可以利用具有专有数据的AI模型来快速预测蛋白质和生物分子的3D结构和功能，将加速新的候选药物的产生。