中国新药，华为入局！

沁人绿茶.

转自：华为云 医谷 编辑：早春

9月23日，据华为云公众号消息，华为全联接2021隆重开幕，华为高级副总裁、华为云CEO、消费者云服务总裁张平安发表“深耕数字化，一切皆服务”主题演讲，并重磅发布了华为云盘古药物分子大模型。  

华为云盘古药物分子大模型是什么？

今年4月，华为云发布了盘古系列预训练大模型，包括自然语言处理（NLP）大模型、计算机视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型。华为云盘古药物分子大模型是“盘古家族”的新成员，是专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。  

华为云深度联合中国科学院上海药物研究所，共同训练了华为云盘古药物分子大模型，赋能全流程的AI药物设计。依托华为云一站式医疗研发平台EIHealth，盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构。在药物生成方面，实现了对小分子化合物的独特信息的深度表征、对靶点蛋白质的计算与匹配，以及对新分子生化属性的预测，从而高效生成药物新分子；在药物优化方面，实现了对筛选后的先导药进行定向优化。

华为云盘古药物分子大模型依托华为云医疗智能体EIHealth平台，其设计在2020年和2021年连获两届德国RedDot红点设计大奖，提供了更加友好的用户体验和易用性，能够更高效地辅助科研人员完成智能药物筛查和药物优化生成，让每一个医疗行业工作者都可以方便地利用AI解决工作中遇到的问题。  

在实际应用中，华为云联合西安交通大学第一附属医院，基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物，将先导药的研发周期从数年缩短至一个月，大幅提升新药研发效率。其中，通过华为云盘古药物分子大模型的结构优化器，有效地提升了小分子化合物与目标抗菌靶点蛋白的结合，同时降低其与人体蛋白的结合，从而减弱了广谱抗菌药对人体正常细胞可能产生的毒副作用。   

如今，AI在药物研发的应用已经进入指数增长区。全球44家顶尖药企中，已有41家药企与AI公司建立合作关系。华为云将在盘古药物分子大模型与医疗智能体EIHealth等服务上持续创新，继续携手生态伙伴，聚焦AI药物研发领域的前沿技术，助力提升新药研发的效率、成功率和创新能力，为守护人类生命健康贡献更多力量。

盘古药物分子大模型四大技术和创新能力

1提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构

参考化学领域的化合物分子表达形式及转换方式，华为云盘古药物分子大模型首次采用“图-序列不对称条件变分自编码器”架构，可以自动找出化合物关键的分子特征指纹，极大地提升了下游任务的准确性。

2进行了超大规模化合物表征模型训练

  

华为云盘古药物分子大模型对市面上真实存在的17亿个药物分子的化学结构进行预训练，在化学无监督学习模式下，实现结构重构率、合法性、唯一性等指标全面优于现有方法。  

3生成了拥有1亿个新化合物的数据库

  
华为云盘古药物分子大模型的分子生成器生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库，其结构新颖性为99.68%，并且可以有效地生成理化性质相似的新化合物，为发现新药创造可能性。此外，基于盘古分子优化器，科研人员实现了对起始分子化学结构的优化，并且能够改善药物分子的特性。

4在20余项药物发现任务上实现性能最优（SOTA）

  

华为云盘古药物分子大模型在多项任务中取得了领先的预测准确度，包括化合物-靶标相互作用预测、化合物ADME/T属性评分、化合物分子生成与优化等，实现了一个大模型赋能药物发现全链条任务。

多家科技巨头布局AI医药研发

  

除华为云外，百度、腾讯等科技巨头布局AI医药研发。随着科技技术的不断发展，以人工智能、云计算等科技技术为生命科学领域带来创新活力。与此同时，不少科技巨头纷纷进军医疗，寻找如何通过大数据、人工智能等科学技术加速新药研发进程、助力提升新药研发的效率、成功率和创新。  

据IDC最新报告显示，2020年新冠肺炎疫情加速了生命科学研发系统的发展。并指出在新药研发中，药物发现、药物仿真等研发工作越来越依赖大数据分析和人工智能技术，并借助云计算技术的计算力，极大地提高了新药研发效率并加速了研发进程。  

2020年9月，百度创始人李彦宏作为牵头发起人，正式成立“百图生科”，英文名为BioMap，并亲自担任董事长。百图生科致力于用高性能生物计算和多组学数据技术加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品的研发。今年7月，百图生科获超亿美元A轮融资，将主要用于技术研发和人才引进。  

2020年7月，在2020世界人工智能大会云端峰会上，腾讯自主研发的首个AI驱动的药物发现平台云深智药（iDrug）正式对外发布。该平台旨在覆盖临床前新药研发的全流程，包含蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测（即将开源）及合成路线规划等在内的五大模块，帮助研发人员提升临床前药物发现的效率。  

除此之外，诸如晶泰科技、英矽智能等企业也在加速AI药物研发的布局，包括从靶点验证、化合物筛选、先导物研发和优化等。

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