独家｜全国首个人工智能与药物自动化实验室落地济南，国际药企将目光转向中国
8 月 28 日，中国（济南）前沿医疗科技高峰论坛在济南顺利举行，本次论坛上举行了一项重要签约仪式。由济南市人民政府、济南国际技术人才港、英矽智能科技（上海）有限公司（Insilico Medicine，以下简称“英矽智能”）和拥有全球首个全自动药物发现平台公司 Arctoris 共同打造的济南新药研发综合服务基地暨济南人工智能与药物自动化实验室项目正式落地济南，这也是全国首个人工智能与药物自动化实验室。值得注意的是，作为一项中外合作的项目，这预示着越来越多的国际药企看好并开始布局中国生物医药市场。
图 | 签约仪式（来源：主办方提供）
据悉，该项目将于今年第四季度开始启动，预计明年第四季度进入试运营阶段。
生辉作为本次论坛特邀媒体，对此项目进行了采访。济南国际技术人才港总裁王钊对生辉说：“人工智能药物自动化实验室项目对于我们来说意义很大。一方面，这个项目将国际新技术引进到了济南，能帮助本土药企更好的发展，降低他们在新药研发上的时间，提高研发成功率；另一方面，我们希望通过此类项目在济南打造一个全球化的创新药企聚集地，让更多的新技术、新智能的龙头企业都汇聚于此。未来我们还将与高校合作，通过 “人工智能与药物自动化实验室” 项目培养更多的人才，真正做到'产、学、研’相结合。”
对于人工智能与药物自动化实验室项目的下一步计划，王钊透露，初步会投入 1000 万美元进行基础建设，随着实验室的拓展还会继续追加资金。实验室规模方面，首期可能将达到 2000 平方占地面积。
总部位于香港的英矽智能是一家生物科技公司，专注于临床前药物发现和人工智能创新药物开发。今年 7 月，济南国际技术人才港与英矽智能就在济南成立新药研发平台、新药研发基金和新药研发论坛、峰会达成共建协议，本次合作也是协议的一部分体现。
图 | 英矽智能 CEO Alex Zhavoronkov （来源：主办方提供）
英矽智能 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示，目前药物研发面临着两方面的挑战：一方面，现在很多数据质量不高，使得研发受到限制；另一方面，很多资金和科学家的时间都用在了一个又一个实验上，使得思考、阅读的时间减少。所以 Insilico Medicine 希望解决这两个问题，在提高数据质量的同时，提高实验效率，让科学家有更多的时间思考真正需要突破的难题，这也是要成立人工智能药物自动化实验室的原因。
会议上，Arctoris CEO Martin 展示了世界上第一个机器人实验室。“这是一个全自动化实验的药物开发平台，为生物技术和制药研究带来了可重复性和高效。与其他实验室相比，我们的机器人在每个实验中可收集高达 250 倍的数据，这对人工智能非常重要。我们召集了一支世界一流的研究人员和工程师组成的国际团队，并与 Insilico Medicine 合作将机器人技术与人工智能相结合，这将是药物开发的新未来。”
图 | Arctoris 自动化药物开发平台局部展示（来源：Arctoris 提供）
英矽智能事业发展总监林靖芳表示，我们看到整个国内市场生物技术和新药研发领域发展的非常迅速。我们希望可以通过多方力量将济南人工智能与药物自动化实验室打造成世界一流的实验室，通过人工智能和自动化加速新药研发过程。这其中还有很长的路要走，需要一点时间，不过我们非常乐观的去看待 AI 的应用。这项合作对于我们这些国际公司来说，也是非常重要的一步。
在会议上，上海交通大学仁济医院内科兼肿瘤学家、上海医药卫生大学教授 Evelyne Bischof 和北京邮电大学人机交互实验室主任、教授刘伟等嘉宾就医学领域人工智能面临的趋势和问题发表了自己的看法。
Evelyne Bischof 教授从医生的角度介绍了人工智能在临床医学中的应用以及当前存在的问题。“当我们想知道某些药物是否以特定的方式起作用，某些特殊疾病与患者之间是否存在关联等时，就可以通过人工智能解决这些问题。人工智能可以从数百万人数据中进行学习，并且可以针对个别患者进行再培训。”
她补充说：“我们可以使用人工智能来分析疾病、患者的生物组学数据（基因组代谢组学，转录组学等）和药物之间的关系，以找到新的解决方案，但通常我们仍在使用非常原始的测试方法。而使用人工智能平台有很多好处，例如，我们可以避免很多药物对患者的副作用和毒性；像 Pandomics（一种技术平台）这样的平台能使医生快速而具体地确定可能在临床试验中测试的药物，这比目前通过阅读文章或文献来寻找潜在的药物要好。更重要的是，我们可以通过人工智能来研究衰老，通过计算患者的确切生理年龄，确定其具体的危险因素并设计逆转年龄方案来预防疾病。生物学上更年轻等于更健康。要知道，我们应该将人工智能和人类智能相结合，而不是让人工智能代替医生。不过，仍然有许多医生不相信人工智能。”
而刘伟教授则认为现在人工智能行业在医疗器械、药物研发等领域发展的很好，不过下一步会面临一些问题。他认为未来人工智能将不是一个单层次、单一化的产品，而是会朝着 “人 - 机 - 环境系统” 一体化发展。“'人 - 机 - 环境系统’最早是由钱学森先生在上个世纪 80 年代提出的，他在提出这个系统时也同时提出了几个问题，这些问题也正是现在人工智能所面临的问题：
第一，可解释性问题（编者注：可解释性是指人们可以理解决策原因的程度或人类可以一致地预测模型结果的程度）。在可解释性方面，目前还没有一个准确的说法，清华的张钹院士和朱军教授也在研究这个问题。
第二，机器的终身学习。机器的终身学习和人类的终身学习是不同的。人类的学习能够产生一种潜在的规则、秩序，就是你所学的东西可能会用在其他地方。但机器还做不到这一点，当机器看到一瓶水时它只能知道这是一瓶水，而人类却可以想到将它作为接待客人的一种方式，或是其他用途。
第三，常识问题。机器是没有常识的，人才有常识。一个好的智能系统里除了硬件外，还有好的软件。好的软件包括好的管理系统、决策系统。环境对于机器学习也非常重要，包括自然环境、真实环境、虚拟环境等。只有当人 - 机 - 环境系统结合起来了，才能让人工智能更好的落地。”
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