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騰訊健康智慧醫藥能力全圖譜發布，為行業創新升級提供數字“配方”

健康知識養生常識

數字醫療建設這幾年 ， 醫藥領域的智能化變革總是落后其他領域半個身位 。 畢竟 ， 醫藥領域本身高筑的專業知識壁壘 ， 使得IT行業無法輕易融入藥物相關的數字化轉型 。
但伴隨近年來AI、大數據等技術的發展 ， 將智能化技術用于新藥研發已是大勢所趨 。 新形勢下的互聯網公司逐漸發現 ， 自身擁有充分的能力 ， 能為藥物研發提供新穎前沿的數字化工具 。
騰訊是最早投身于AI新藥研發（AIDD）的互聯網企業之一 。 2020年7月 ， 騰訊公司在世界互聯網大會上發布其首個AI驅動的藥物發現平臺“云深智藥（iDrug）” ， 能夠覆蓋臨床前新藥研發全部流程的五大模塊 。
與此同時 ， 騰訊也在醫藥的數字化營銷方面探索“工具的藝術” 。 學術化營銷前所未有的變革時期 ， 擁有扎實的技術積累和行業深耕的騰訊將其能力延伸至醫藥數字化營銷 ， 幫助推動這一領域的全面革新 。
數年的成果一并出現在了今年的“T－Inspire暨2022騰訊健康智慧醫藥開放日”上 。 大廠下場 ， 到底能夠做出怎樣的AIDD與數字化營銷？
用AI賦能臨床前的
所有制藥流程
“云深智藥”是騰訊發布的首個AI驅動的藥物發現平臺 ， 其名取自“只在此山中 ， 云深不知處” ， 有在巨大未知的化學空間中尋覓之意 。 實際上 ， “云深智藥”擁有騰訊多個團隊在前沿算法、數據庫優化以及計算資源上優勢的平臺進行支持 ， 要做的是將其現有能力與藥物研發需求的深度結合 ， 推動創新藥物研發行業的躍進 。
“國內做AIDD的企業很多 ， 我們進入這個賽道 ， 自然會做一些不一樣的東西 。 ”騰訊健康AIDD技術負責人劉偉在會上表示 ， “騰訊的優勢首先在于深度圖學習方面的長期積累和算法創新 ， 其次是超大算力、大數據能力 ， 最后是跨學科能力的結合 。 這些優勢合在一起 ， 我們能夠用AI賦能藥物臨床前研究的所有步驟 ， 形成一體化端到端的AIDD服務 。 ”
騰訊健康智慧醫藥能力全圖譜發布，為行業創新升級提供數字“配方”
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騰訊健康AIDD技術負責人劉偉
具體來說 ， 騰訊AIDD的能力可劃分為四個部分 ， 第一能力源于其“AI+量子化學”應用結合能力 。 藥企過去依賴計算化學的手段進行藥物開發 ， 但這種方式很難平衡體系大小與計算量之間的關系 ， 要么算的體系特別小 ， 要么算的體系特別精準 ， 沒辦法在體系較大的情況下保證精確度 。
這一矛盾的存在使得傳統方法不能應用于解決復雜的溶液、蛋白質等問題 。 為了滿足大體系計算下的高精度 ， “云深智藥”嘗試使用AI+量子力學的方式 ， 大幅度減少量子化學的計算量 ， 同時得到一個比低計算量的計算化學更為精準的結果 。 憑借騰訊的算力優勢 ， 云深智藥基本上把所有的類藥分子都做了高精度的量化計算 。
深度圖學習是騰訊AIDD的第二大能力 。 騰訊將這一能力用在分子結構的預測方面 ， “云深”平臺開發的全新算法框架tFold已在國際公認的權威測試平臺CAMEO上證明其創新價值和有效性 ， 連續數月保持周度冠軍 。 在基于圖學習的分子生成上 ， 利用骨架躍遷分子生成算法發現nM級先導化合物 。 在骨架不變的情況下 ， 用戶可以指定保留的結構部分 ， 并在可變的部分進行迭代 ， 最終實現在保證原有藥物分子或先導化合物活性的基礎上 ， 突破原有分子專利的保護或者改變分子的ADMET性質 。
【騰訊健康智慧醫藥能力全圖譜發布，為行業創新升級提供數字“配方”】“云深智藥”的ADMET預測模型同樣能夠體現深度圖學習優勢的重要性 。 劉偉在會上表示：“我們與藥企達成的ADMET預測方面合作中 ， 將‘云深智藥’的預測功能與內部數據優化結合 ， 可以實現超過30%的效果提升 ， 形成測試、反饋、模型迭代的正向循環 。 目前 ， AMDET預測模型已經很好地用于小分子藥物化學成藥性優化的研究中 ， 大部分屬性上的預測結果能達到90%以上的相關性 。 ”