最近，來自上海、奧斯陸和佛羅里達的三位高中生利用人工智能藥物靶點發現引擎PandaOmics，識別出三個新的針對衰老和膠質母細胞瘤的潛在雙效靶點。他們合作撰寫的論文發表在國際科學期刊《衰老》（Aging）上，顯示了人工智能系統輔助新藥研發的廣闊前景。
PandaOmics是英矽智能公司研發的一個人工智能專用平臺，由超過20種預測模型和生成生物學模型組成，集成了千萬級組學數據樣本、百萬級分子信息和數十萬級分子相互作用機制等數據。它不僅有靶點篩選、排序和分析功能，還包含類似ChatGPT的自然語言問答系統，以及將疾病、基因和藥物聯系起來形成知識圖譜的功能，能幫助科研人員更便捷地識別潛在藥物靶點。
包含PandaOmics的人工智能藥物研發平臺
“英矽智能的藥物研發平臺和ChatGPT一樣，都使用了生成式人工智能。”英矽智能創始人、首席執行官亞歷克斯·扎沃洛科夫博士說，“從生成對抗網絡到Transformer，生成式人工智能正在改變藥物研發、文字創作、繪畫等很多行業。”新興技術降低了一些行業從業人員的專業門檻，讓高中生也能借助人工智能平臺，探索科技前沿。
2014年，扎沃洛科夫創立了衰老研究與藥物發現大會，推動各國科研人員利用人工智能技術發現新的腫瘤等疾病藥物、對抗人類衰老的進程。這個大會組織設有青年研討會項目，鼓勵大學生和中學生投身這一領域的研究。
各國高中生參加衰老研究與藥物發現大會。
就讀于上海中學國際部的任梓銘對生物學很感興趣，報名參加了衰老研究與藥物發現大會的青年研討會項目。通過這個項目，他接觸到了PandaOmics引擎。去年夏天，他加入挪威高中生Andrea Olsen和美國高中生Zachary Harpaz研究小組，負責查詢文獻、分析數據和整理靶點信息等生物學研究工作。
任梓銘說，他和小伙伴們希望借助人工智能平臺，發現既能對抗衰老又能對抗癌癥的雙效靶點，以改善老年癌癥患者的臨床療效。
據介紹，膠質母細胞瘤是一種神經系統惡性腫瘤，具有高度惡性、生長快、病程短的特點，多數生長于幕上大腦半球各處。隨著病情加重，患者會出現頭痛、嘔吐、意識障礙、語言障礙等癥狀，多數患者在確診疾病后兩年內死亡。目前，該疾病沒有可治愈藥物，而且大部分治療方案都是在不考慮患者年齡下開發的，針對老年患者作出臨床決策的過程并不理想。
任梓銘與Olsen、Harpaz的研究策略與流程
為此，三名高中生首先從全球公開的生物信息數據庫中，收集到29項不同類型的數據，涵蓋RNA測序/微陣列、甲基化和蛋白質組學數據等。隨后，他們通過PandaOmics對數據進行交叉對比分析，確認了CNGA3和GLUD1兩個潛在雙效靶點。在此基礎上，他們通過與英矽智能“衰老和疾病雙效靶點”研究結果的交叉驗證，發現了SIRT1靶點在抵抗衰老和膠質母細胞瘤方面的潛力。
論文在國際期刊上的發表，并不是這個研究項目的終點。下一步，三名高中生希望采用人工智能分子生成與設計平臺Chemistry42，針對三個潛在雙效靶點進行苗頭化合物的生成和篩選，為未來新藥的問世打下基礎。
“夢想總是要有的，萬一實現了呢？”任梓銘對推進這項研究充滿了信心。扎沃洛科夫表示，衰老研究與藥物發現大會鼓勵更多的年輕人投身人工智能輔助藥物研發這項事業，早日成長為新一代科學家，為延長人類高質量生活作出貢獻。
欄目主編：黃海華
來源：作者：俞陶然
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