以AlphaFold为代表的人工智能完结了精确猜测蛋白质三维结构，破解了50年的生物学难题；以“可程序化” 的mRNA为代表的数字生物学技能，在新冠药物研制范畴初显矛头；以双臂机器人为代表的主动化技能，使高效出产达到了全新的水平…

在科技穿插越来越频频的当下，人工智能、机器人技能、数字生物学已经成为了底层的“数字基建”，为生命科学的开展带来了越来越多的打破。那么，当人工智能、机器人技能、数字生物学等被寄予厚望的技能彼此叠加时会发生什么？指数型技能的交融将怎么改动传统药物研制？

本周AI制药范畴的明星公司英矽智能完结D轮融资，同步首次官宣了正在建设中的全主动化智能机器人药物研制试验室。作为影响第五次工业革命的前沿技能的交融落地使用场景，这个试验室不只有望高效革新前期药物发现流程，一起也将作为机器人生物数据工厂，弥补巨大的数据资源，以进一步对其人工智能渠道的练习与迭代。

为前期药物发现注入新动能  

英矽智能成立于2014年是最早一批人工智能制药公司，在创建之初就企图以人工智能驱动前期药物发现的关键步骤。在不断练习夯实人工智能技能并罗致跨国药企的协作经历后，英矽智能推出了包含人工智能靶点发现引擎PandaOmics、小分子化合物生成引擎Chemistry42等在内的Pharma.AI人工智能渠道，并在自有生物医药研制管线和外部协作项目中，对渠道的药物发现才能打开验证。

英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表明，现在想要做的便是把这些经过验证的人工智能渠道使用于机器人试验室场景，进一步主动化药物发现才能：“咱们期望走得更远，不止于人。咱们想先做动物试验，对动物细胞、动物安排进行剖析，然后深化了解人类生物学，并学习怎么从动物安排、动物细胞中辨认靶点、进行验证并将其与人类联系起来。这是由于生物制药职业最大的问题之一便是转化，咱们想要确保动物和人类数据彻底匹配。”

智能机器人试验室经过将人工智能与机器人、主动化技能相结合，使用机器人主动化技能完结传统由人工操作的等前期药物研制中的生物学试验。此外，试验中发生的一切新数据，可以用来进一步扩大英矽智能巨大的在线数据库。“咱们方案将智能机器人试验室与英矽智能自主研制的人工智能渠道构成闭环，然后完结对人工智能猜测成果的试验验证，以及试验数据驱动的AI算法迭代优化。咱们等待经过智能机器人试验室协助拓宽内部自研管线，一起也为生物医药产业的开展注入新动能。”

从概念到实践，智能机器人试验室的使用

从生物学视点，机器人试验室可以进行主动化高通量生物活性测验，支撑高内在高通量挑选及下一代基因测序；在药代动力学方面，机器人试验室可以主动搜集溶解度、透膜度、代谢稳定性等很多体外数据。此外，试验室在靶点发现和验证方面也有着更广泛的使用，比方促进组成致死范畴的靶点发现等。

详细而言，智能机器人试验室首要经过靶点发现渠道PandaOmics将靶点和特定疾病联系起来，然后使用机器人主动化技能完结传统由人工操作的靶点验证生物学试验，包含：基因敲除/刺进、体外剖析和测序、细胞成像和调查、深度表型剖析等，终究协助科学家进一步承认靶点。

英矽智能首席科学官任峰博士介绍道：“机器人试验室可以使用基因修改或许化合物对细胞进行搅扰，经过对搅扰前后的细胞别离进行高通量和高内在成像，可以比照细胞在搅扰前后的表型改变。此外，对搅扰前后的细胞别离进行测序可以协助承认化合物究竟影响了哪些基因的表达。这样，就可以比较容易地找到化合物所影响的基因，并了解这些基因与哪些表型相关联。”

“人工智能赋能新药研制的竞赛，会逐步从算法的竞赛过渡到数据的竞赛。” 英矽智能树立该试验室的初衷之一便是发生更多的独有和协作的数据，然后协助人工智能算法优化。此外，药物研制试验室在主动化的基础上，加入了人工智能的元素，使该主动化的流程不是由人而是以由PandaOmics为代表的人工智能来操控，这也是智能机器人试验室与一般主动化试验室的最大差异。任峰以为，“智能机器人试验室是未来的开展方向，今后它的使用会越来越广泛，人类的重复性劳作将逐步被机器所替代。”

联动生态圈上下游打造职业标杆

而这样一个交融人工智能、机器人技能、数字生物学等跨界学科的智能机器人试验室，也离不开生态圈上下游的支撑。

英矽智能协作同伴之一上海汇像的创始人兼总经理刘家朋博士表明，人工智能正在引领人类全新的工业革命，而这也催生了试验室主动化从单机模块主动化向超级机器智能的裂变。“这样一个超级机器人试验室是破界交融的产品，具有超越人类的正确性与重复性，可以将常识技能可视化与同享化，完结高柔性、高通量和高安全，将科学家从简略的重复工作中解放出来，去做更有价值、更有意义的工作。”

为试验室供给数据化解决方案的协作同伴还包含全球抢先的云核算服务及云解决方案供给商亚马逊云科技（AWS），基因芯片及基因测序专家因美纳（Illumina），人工智能核算的引领者英伟达（NVIDIA）等生态圈同伴。在早前“智能试验室驱动药物研制的探究与展望”的网络研讨会中，多家协作同伴也就数字化解决方案，怎么引领药物研制的下一波浪潮各持己见。

亚马逊云科技（AWS）医疗与生命科学职业高档总监黄庆春表明：“在数据的使用上，咱们是否可以从使用场景出发来考虑数据的实际使用？比较于传统的把一切数据保存下来并逐步丰厚的形式，咱们是不是可以反过来，以终为始，倒推需求什么数据和技能，然后树立相应的团队，然后让药物研制愈加有靶向性。”

因美纳（Illumina）大中华区医学总监汪敏博士表明：“依据细胞系的药物反响研讨，一直是新药研制非常重要一起具有应战性的一环。依托先进的AI图画算法，主动化细胞成像可以发生细胞形状的海量数据集，然后用于药物发现或许药物效果机制的研讨。 但仅依据细胞形状这样的表型信息，能否协助树立精确的AI模型？究竟，仅调查细胞表型的改变，无法得知细胞内部的改变。从这个视点而言，基因测序，特别是对单细胞的基因测序，可以协助咱们取得正常的细胞和疾病细胞之间的基因表达改变，然后为AI建模和药物的效果机制供给有价值的信息。”

英伟达（NVIDIA）医疗职业出售总监Wilson Zhao表明，“怎么确保数据的一致性和重复性，然后迭代优化 AI模型，是未来人工智能开展的一大应战。其次还有数据同享的问题。对一些药企而言，数据是非常重要且灵敏的财物。怎么确保更多优质公共数据的同享与获取，也是未来数据化解决方案面对的一大难题。此外，药物研制自身周期长，本钱高，成功率低。除了前期的靶点发现分子规划，后期的临床前试验、临床试验也要消耗巨大的时刻和金钱。假如可以经过人工智能进步药物研制后期如临床试验的成功率，我想或许会给整个职业带来决心。”

结语

据介绍，英矽智能的智能机器人试验室筹建于姑苏生物医药集合高地BioBAY园区，占地面积超越1600平，组成一支由具有丰厚经历的医药研制科学家，生物主动化科学家，生物信息科学家，人工智能科学家及软件开发科学家组成的智能药物研制团队，并联合国内外多方专家及组织，方案于本年第三季度起分步投入运营。

药物研制是一场耗时久、花费高的数据解谜游戏。经过对人工智能、主动化、机器人和生物学才能的深度交融，等待英矽智能继续探究智能主动化在数据处理及新药研制范畴的使用或许，然后为职业的交融立异及更多立异候选药物的研制注入新动能。