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三个半月,「清华系」创企用AI造出一款高效新冠抗体,创始人曾获「计算生物学」最高奖项

本文作者:刘海涛 2021-12-31 16:15
导语:除了应对阿尔法、贝塔、伽马,以及德尔塔等新冠变异株,三方研发的人工智能抗体平台,还能随着新冠病毒突变快速随动,生成新抗体结构,进而彻底解决新冠病毒的变异治疗困境

近日,清华大学医学院张林琦教授团队、清华智能产业研究院(AIR)和华深智药三方发布了最新的新冠抗体研发成果。

利用新型人工智能抗体平台,团队优化和筛选出了新的新冠抗体,该抗体的抗病毒能力,超过了目前所有已经获得紧急批准的抗体:不仅可以涵盖新冠病毒原始株,还对阿尔法、贝塔、伽马,以及最新的德尔塔等变异病毒,达到高效和广谱的中和效果。

彭健教授是清华大学智能产业研究院(AIR)访问教授、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系终身教授,主要研究领域为生物计算、化学信息学和机器学习方向,也是此次项目的AI平台负责人。

彭健教授向雷峰网(公众号:雷峰网)表示,此次应用的AI抗体设计平台Helixon Design——Helixon一词由Helix(螺旋)及exon(蛋白质编码区域)组成,背后也代表着编码蛋白的含义。

平台能随着新冠病毒的突变快速随动,生成新的抗体结构设计,进而可能彻底解决新冠病毒的变异治疗问题。

早在十年前,他参与研发的结构评估算法就曾参加结构预测评估竞赛(CASP),并取得了第一名的成绩,此次的人工智能抗体平台也是彭健教授的研发成果之一。

近期,雷峰网与彭健教授展开了一次对话,试图解析出这次新冠抗体成果的具体情况,以及其中AI平台的实际效用。

AI,刷新抗体研发的记录

彭健教授表示,相比原先抗体,本次AI平台研发的新抗体,最大的特征就是具备广谱性。

“过去的抗体研发通常使用传统实验方法利用天然的免疫系统,例如动物免疫法,把抗原蛋白注射到动物例如转基因小鼠体内,让免疫系统产生抗体;或者从已经康复的病人血液中,分离出产生过的有效抗体。”

这些方法虽然成熟,但广谱性通常都比较弱。因为这些实验方法得出的抗体,往往对原始病毒比较有效,一旦病毒发生变异,就会逃逸原来抗体的攻击,抗病毒效果就会大打折扣。

这也是此前不少欧美紧急获批的抗体药,对阿尔法株、贝塔株、德尔塔株治疗效果较差的主要原因。

彭健教授表示:“传统的生物实验室受制于资源和人力的限制,无法枚举和同时展示各个不同变种的抗原结合区域。但人工智能和深度学习的办法不一样,只要算力足够,就可以模拟和穷举出所有可能的抗体序列并计算出它们的中和效果。”

所以,研究团队在初期,就将目标定义在了“具备较好的广谱性”。具体的团队分工则是:

首先,清华大学医学院提供出最早的抗体样本;

其次,由华深智药团队利用自研的深度学习平台,模拟和分析抗体与各种新冠病毒刺突蛋白在原子水平的相互作用,以及结合蛋白与蛋白相互作用,找出哪些作用比较关键,根据这些信息重新设计某些氨基酸和可变区域,产生亲和力更好的新抗体;

最后,抗体产生后回归实验室,由清华大学医学院负责合成,并进行生物学试验测量抗体针对于各个变异株的中和能力。

从今年8月到11月中旬,利用AI抗体设计平台Helixon Design,合作团队在三个半月的时间里,就研发出对阿利法、贝塔、伽马和德尔塔等十余种突变株都达到高效和广谱中和效果的新抗体。

在彭健教授看来,这种新方法不仅解决了现今的新冠抗体药问题,也为接下来的抗体药研发提供了新思路。

“尽管抗体的提取和测试环节,还离不开生物实验室的支持,但AI解决了最耗费时间的抗体设计和再优化过程。应对其它的变异病毒,也可以很快的找出最优抗体,在这次试验中,华深智药的AI模型跑一遍计算的时间约为一周左右,而传统生物试验因为需要抗体制备和培养或者筛选,通常需要花费几个月时间。”

据《医健AI掘金志》了解,目前,针对新病毒的抗体还没有开始正式的临床试验。但后续的临床试验正在评估当中,将进入标准化的临床报批流程。

链接三方的纽带

作为此次项目的AI平台负责人,彭健教授最早的生物计算研究经历主要开始于读博期间。

2007年在武汉大学本硕毕业后,彭健到芝加哥大学丰田计算技术研究所深造,加入了许锦波教授的团队,成为了他的第一位博士生。

许锦波教授是生物计算领域著名学者,曾在2016年证明了深度残差卷积神经网络可以大大提高蛋白质结构预测的性能,引导了深度学习在蛋白质结构预测领域的第一次变革。

也正是从这个时候开始,彭健开始正式转入生物计算方向,和许锦波教授参与了多次蛋白质结构预测关键技术分析大赛(CASP)。

2013年,从芝加哥大学毕业后,他开始在麻省理工学院数学系做访问学者和开展博士后研究。

2016年2月,彭健教授获得斯隆研究奖,该奖被称为美国的杰出年轻教授奖,并于2020年获得了计算生物学的最高奖项Overton Prize,也是唯一一位华人得主。

而在这段时间里,计算与分子生物学领域也进入了“冰河期”。

“当时行业的关注度比较小,除了计算分子生物学以外,也做了不少行业上下游的工作,包括系统生物学及疾病基因组学。从现在的角度来看,疾病治疗和药物研发是一整套流程,这些经历会让我对整个流程的了解更深刻。”

2020年,在AlphaFold 2取得震惊世人的蛋白质结构预测成绩之后,彭健教授正式收到组建不久的清华大学智能产业研究院(AIR)的邀请。

2021年初,与清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤、首席科学家马维英的沟通后,彭健决定加入AIR。

2021年7月,彭健从伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)回到国内开展生物计算和人工智能方向研究。

也是从这个时候,彭健教授完成了一次身份的转变,成立了自己的人工智能科学计算公司——华深智药,新冠AI抗体正是该公司的第一个研发项目。

2021年10月,华深智药正式完成了千万美元级天使轮融资,投资机构包括襄禾资本、高瓴创投和清智资本。

写在最后

由AlphaFold 2引起的AI制药浪潮,正在吸引互联网巨头、创业者和顶级投资机构不断加码,一个新的创业风口已然形成。

此次彭健教授研发的新冠抗体成果,或许正是AI在生物科学,大分子预测发展过程的一次新的“里程碑”。

在他看来,这是一个“创造增量”而不是“竞争存量”的行业——人类疾病的种类太多,不同肿瘤有很多亚型,每一种亚型背后都是上万,甚至几十万病人的切身需求。这个行业不是竞争同一块蛋糕,而是一起从零创造出市场。

而未来的创业故事也更加充满融合、合作的意味:“不同AI制药公司可以研发出自己的管线,腾讯或华为等大企业去解决算力和技术需求,未来几年,将会有更多解决更多像抗体药等等无法解决的疾病和问题。” 

据最新消息,彭健教授正在组织研究针对新冠病毒最新变异毒株Omicron的抗体设计,相信会很快取得成果。

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