人工智慧抗武漢肺炎，藥物疫苗研發的開源接力戰
武漢肺炎的持久戰，疫苗研發迫在眉睫
2020 年 1 月 31 日， 世界衛生組織 (WHO) 宣布將新型冠狀病毒 （COVID-19，又稱武漢肺炎） 疫情提升為最高警戒級別的「國際公共衛生緊急事件」 (PHEIC) ，成為繼SARS、伊波拉病毒、茲卡病毒以來第六個被視為 PHEIC 的事件。新型冠狀病毒肺炎疫情爆發一個多月以來，已經造成全球 3 萬名以上的確診案例，也促使全球科學家、藥廠、監管單位火速展開行動，盡全力開發疫苗並尋找解藥，以阻止這場瘟疫進一步全球擴散。
然而，在每天都新增超過千名確診案例的情況下，疫苗開發還需要等待多久呢？根據《經濟學人》(The Economist) 的報導指出，在現實世界中一支疫苗的誕生，往往需要好幾年才能研發出來，某些甚至超過 10 年之久，還有些病毒至今尚未開發出疫苗，例如導致愛滋病的 HIV 病毒。根據評估，新型冠狀病毒的人類臨床試驗可能最早在 4 月開始，如果順利疫苗有望在一年之內準備好。然而，即使疫苗順利問世，恐怕救不了當前不斷升高的危機。中國政府已陸續封鎖數十個城市的交通，受影響人數高達數億人。前中研院院長、現任生策會會長翁啟惠推估，此次新型冠狀病毒將來也許會演化成像流感般的傳染病，我們與疫情的戰爭將比想像中來的漫長。
這時，近年被熱議的人工智慧能在此波疫情中辦演什麼角色，也再度引起討論。2月4日中國工信部科技司發布了《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，希望利用人工智慧技術支援疫情管控，並在疫情發現、預警、防治等方面有所作為。內容亦提到，除了加速輔助診斷、快速測試、精準測溫與目標識別等產品的開發與批量生產外，也期待優化 AI 演算法和算力，以助力病毒基因測序與疫苗/藥物研發。
人工智慧開發疫苗已不是空想
利用人工智慧加速疫苗研發已早有先例， 2019 年時，由澳州 Flinders 大學研究團隊開發了世界上第一個完全由人工智慧 (AI) 設計的人類疫苗。儘管應用電腦輔助藥物設計已經不稀奇，但這種疫苗又向前邁進了一步，這是由一個稱為SAM (Search Algorithm for Ligands) 的 AI 程式所自主設計完成的。該團隊選用 SAM 評斷最有潛力的候選藥物，在實驗室中對其進行合成後，完成了相關的細胞試驗 [註]。Petrovsky 教授表示，這證實了 SAM 不僅具有識別良好藥物的能力，而且實際上已經提出了比目前存在更好的人類免疫藥物。這有可能將正常的藥物發現和開發過程縮短數十年，並節省數億美元。
另外，團隊也把 SAM 製造的藥物用於動物測試，並準備進入人體臨床試驗，以確認其發展為流感疫苗的效力。「從動物測試中我們已經知道，該疫苗對流感具有高度保護作用，勝過現有疫苗。現在我們只需要在人類中確認這一點即可。」 Petrovsky 教授說。研究團隊目前獲得美國國家過敏和傳染病研究所（美國國立衛生研究院 (NIH) 的轄下組織）的資助，將在美國進行為期 12 個月的臨床試驗。研究團隊期望這個由人工智慧開發出的疫苗可以證明比現有的疫苗更有效，並取代目前標準的季節性流感疫苗。而 Petrovsky 教授也預言，未來 20 年內 AI 將與藥物開發過程更緊密整合。
分享與加速開發，人工智慧抗武漢肺炎新戰線
同樣發生於 2019 年， 英科智能 (Insilico Medicine) 與藥明康德合作開發的生成性張力強化學習 (GENTRL) 演算法，在短短 21 天內就能夠設計出 6 種潛在治療纖維化疾病抑制劑的分子架構，而從定下標的、設計、合成到完成臨床前生物學驗證，整個過程僅耗時 46 天。 人工智慧演算法展現的高效率大大降低了研發藥物的成本與時間，而這個成果也登上了知名期刊《Nature Biotechnology》。
將時間拉回當前的新型冠狀肺炎疫情。 從 1 月 31 日開始，英科智能 (Insilico Medicine) 花了四天的時間，使用 28 種不同的機器學習模型來設計具抗新型冠狀病毒潛力的新分子結構 ，並將其篩選出較有開發為藥物潛力的數千種結構。隨後，Insilico 表示它將挑出其中 100 個分子進行合成和測試，並公開分享這次生成的新分子結構資料庫於官網上，提供其他感興趣的研究人員作進一步的測試與驗證。
另一方面，阿里巴巴齊下的阿里雲 (Alibaba Cloud) 也宣佈：疫情期間，向全球公共學術研究機構免費開放一切 AI 算力，以支援病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作，幫助各地學術研究機構縮短研發週期。目前，阿里雲正和北京清大的全球健康藥物開發中心 GHDDI 合作開發人工智慧藥物研發和大數據平台，以針對 SARS/MERS 等冠狀病毒的藥物研發歷史進行數據挖掘與集成，並公開藥物靶點和藥物分子性質、相關臨床前和臨床數據資料等，試圖為新型冠狀病毒科學研究提供重要數據支撐。
而另一個中國科技巨頭百度則宣佈，將免費開放線性時間演算法 LinearFold 以及世界上目前最快的 RNA 結構預測網站給各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心使用。由於冠狀病毒的基因組是所有 RNA 病毒裡最長的，長達 3 萬個鹼基，傳統的動態規劃 (Dynamic programming) 演算法最快也需要 55 分鐘才能解出新型冠狀病毒全基因組的 RNA 二級結構。而百度研究院開發的 RNA 摺疊演算法 LinearFold 僅需 27 秒就能完成，可以提升新型冠狀病毒 RNA 空間結構預測速度，並幫助相關疫苗開發。
可以看到，在疫情快速蔓延的當口，這次以人工智慧為名引領的科技力量成為帶給人類新希望的關鍵角色。雖然根據各國監管法規，這些人工智慧篩選出的結構基本上仍必須經過動物試驗及耗時的人體試驗才有機會被核准上市 （未上市試驗用藥之恩慈療法 (compassionate use) 則另外討論），但相對於過去人類面對新型病毒只能依靠自己的免疫力，如今我們已經能更快作出反應、在看到病毒苗頭初露就能著手打造精準彈藥（抗病毒藥物）或搭建抗疫長城（疫苗）。未來，待演算法與模擬機制更加成熟，或許人類就不用再對快速蔓延的新疾病如此恐懼，能更加從容且將影響控制在最小。
值得一提的是，台灣在這次的防疫表現中，不只有作防禦，也站到了抗擊病毒的第一道前線。目前，國家衛生研究院致力加速疫苗與解藥的研發，其中一策略即為從自行開發的人工智慧藥物分析與藥效預測系統，針對美國 FDA核可的 2,684 個用藥與 93,514 筆天然物進行篩選，搜尋可能抑制新型冠狀肺炎病毒的藥物。在憂心武漢肺炎病毒不會因天熱而消停的現在，我們也期待疫苗與解藥能更快速的問世，在更多民眾在受感染前打贏這場戰役。
[註] SAM的 AI 程式，研發團隊先提供給 SAM 一組已知能活化人類免疫反應的化合物，以及一組無效的化合物。而一開始給人工智慧的訓練是讓他分析化合物結構，找出能活化免疫與否的判斷方法。另一方面，他們開發了名為 Synthetic Chemist （合成化學家）的另一組程式，該程式可以模擬產生數兆種不同的化合物，隨後將這些不同結構的化合物結構送入 SAM 進行篩選，並讓他找出它認為有最潛力的藥物結構。
參考資料
- 武漢肺炎》翁啟惠：新冠狀病毒恐演化成流感 發展疫苗是最佳防治 (自由時報)
- 國衛院抗疫研發 重組病毒疫苗 (聯合新聞網)
- AI開發新藥僅需21天 成本15萬美元 英科智能GENTRL系統於Github上線 (環球生技月刊)
- AI趨勢周報第119期：百度開源RNA二級結構預測演算法，要助武漢肺炎疫苗研發 (iThome)
- Australian researchers just released the world’s first AI-developed vaccine and it could prevent another horror flu season (Business Insider)
- The race to produce a vaccine for the latest coronavirus (The Economist)
- Utilizing Biopharma 4.0 to Boost Coronavirus 2019-nCoV Vaccine Efforts (Genetic Engineering & Biotechnology News)
- Start-up uses A.I. to identify molecules that could fight coronavirus (Fortune)
- The Flu Season May Yet Turn Ugly, C.D.C. Warns (The New York Time)
撰文：黃筠婷
核稿：卓筱涵
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