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CCF YOCSEF 天津成功举办“AI+生物医药的创新与挑战-如何找准发力点?”特别论坛
2023-04-10 阅读量:205 小字

为了响应科技部会同自然科学基金委于3月 27日启动的“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)专项部署工作,中国计算机学会于4 月8日在天津市河北区海河悦榕庄酒店举办“ AI + 生物医药的创新与挑战:如何找准发力点?”的特别论坛。本次论坛的执行主席由CCF YOCSEF天津候任AC主席张鹏(天津大学)和CCF YOCSEF天津AC委员叶一波(华为天津昇腾生态创新中心)。论坛邀请了在人工智能和生物医药领域的知名教授和技术专家,共同探讨新一代人工智能技术背景下药物智能设计的挑战和机遇、我们当前处在的阶段以及结合天津本地的特色如何赋能医药产业的理性研究和新药发现,以期为AI + 生物医药领域的未来发展指明方向。论坛有来自清华大学、上海交通大学、复旦大学、中国人民大学,南开大学、天津大学、香港中文大学(深圳)、哈尔滨工业大学(深圳)、鹏城实验室、天津工业大学、天津中医药大学等知名学府代表,和来自天津国际生物医药联合研究院、天津药物研究院、中国科学院工业生物技术研究所、天士力控股集团、凯莱英医药集团等知名企业代表,以及河北区各委办局代表。参会人数达到150+人。

正式会议开始前,天津市河北区常务副区长刘惠杰、天津大学副校长明东为本次论坛做致辞发言。刘惠杰讲到在市委、市政府的支持下,河北区全面贯彻党的二十大精神,时刻谨记习近平总书记“三个着力”的重要要求,紧跟国家及天津市发展战略,抢抓人工智能高速发展的历史机遇,建设了天津市人工智能计算中心,为河北区乃至天津市生物医药领域的高质量发展注入强劲动力。明东提到天津大学多年来深耕生物医药与人工智能领域的研究与应用,具有深厚的研究基础,人工智能与生物医药的交叉学科研究不仅是科学研究发展的趋势,更是产学研一体化,科技成果产业化的广阔应用场景,相信人工智能与生物医药的碰撞一定能激发出灿丽的火花。

致辞1

本次论坛上午由引导发言和思辨讨论两个环节构成。论坛首先由五位引导发言嘉宾分别从AI在生物医药领域发挥作用、碳点对蛋白纤维化调控作用及其机制、迈向端到端抗体设计、新一代人工智能技术背景下组分中药智能设计的挑战和机遇、人工智能在药物研发中的挑战和机遇等不同方面对AI + 生物医药的研发发表观点。五位引导发言嘉宾分别是:天津国际生物医药联合研究院黄亚楼、天津工业大学刘义、清华大学刘洋、天津中医药大学李正、复旦大学徐盈辉。

黄亚楼引导发言的主题为“AI在生物医药领域能做什么?”。黄亚楼首先回顾了在1956年的达特茅斯会议,与会专家首次启用了人工智能的概念,后续出现了符号主义、联接主义、行为主义等学派。整体来说,AI 在生物医药领域,对于人可以做的工作,AI 可以做到效率更高、代价更低、结果更优,但是在人不能做的领域,AI也许可以尝试。目前在在生物医药领域,人工智能的现状是研发收益在逐步降低,信息化建设收有待提高,智能化处于起步阶段。黄亚楼同时从候选分子筛选、药物分子合成、药物重定位、脑机接口技术等各个领域介绍最新的人工智能和生物医药领域结合的最新研究成果。

黄2

刘义引导发言的主题为“碳点对蛋白纤维化调控作用及其机制”。目前各种纳米材料都被广泛应用,具有新性质、新功能、新用途的人才纳米材料在生物医药领域有同样深度的使用场景,刘义团队的研究成果,主要侧重于碳纳米材料,它的主要优点是生物性非常好,可以作为药物的载体进行研究,同时刘义展示了纳米材料在阿尔茨海默症中的最新研究成果,最后刘义认为人工智能在纳米材料的研发方向大有可为。

刘3

刘洋引导发言的主题为“迈向端到端抗体设计”。刘洋首先回顾了什么是抗体,和抗体药物在治疗癌症、关节炎、哮喘等疾病中发挥重要作用。目前在自动抗体设计中主要有三大类方法:人工设计能量函数、CDR 一维序列预测、序列与构象同步预测,但是也存在主要的一些挑战,例如:三维空间等变性、结构作用复杂性、生成错误传播性等。目前刘洋团队的主要研究借鉴人工智能最新成果,围绕三维等变图翻译的条件式抗体设计和端到端全原子抗体设计。未来展望的工作主要有引入预训练模型、实验结果在湿实验中进一步验证和完善、将方法用到其他的新药研发结构生成问题中。

刘4

李正引导发言的主题为“新一代人工智能技术背景下组分中药智能设计的挑战和机遇”。李正介绍了组分中药是以中医药理论为指导,遵循方剂配伍理论与原则,吸收现代药物研制方法和技术,由有效组分配伍而成的现代中药。人工智能在药物设计上存在以下的优势:1)帮助加速药物研发进程,提高药物研发效率和降低研发成本;2)可以通过挖掘和分析大量的数据来预测药物的生物活性、副作用和药代动力学等方面的信息,从而为药物设计提供重要的信息和指导。3)通过建立和优化药物分子的三维结构来改善药物的药效、选择性和稳定性等特性,从而提高药物的疗效和减少副作用。4)利用机器学习和深度学习等技术,对已知的药物和化合物库进行高效筛选,从而发现具有生物活性的新药物分子。最后李正总结:新一代人工智能可以帮助我们更深入地认识组分中药的药效物质、作用机制,并为创新药物设计提供新的思路。

李5

徐盈辉引导发言的主题为“人工智能在药物研发中的挑战和机遇”。徐盈辉回顾了AI制药的发展历程,并且在当前阶段,AI 重新定义了药物研发的核心问题,并渗透到药物研发的所有阶段;但全球范围内还没有AI研发成功的药物上市,AI 药物研发领域还存在许多待解决的重要问题。AIDD在精度、创造性以及应用场景覆盖范围等方面更具优势;实际应用中,需要和CADD相辅相成,协同发挥。徐盈辉介绍AIDD的一些典型案例,例如:隐密口袋发现、ADME/T 预测、分子生成等。最后徐盈辉总结:围绕制药的AI + Science能力建设促进产业发展。

徐6

    引导发言之后,进入思辨讨论环节,包括三个议题,思辨讨论的观点总结如下:

    思辨讨论议题一:从AI+生物医药的发展进程看,我们目前处在什么时期,天津存在什么机遇与挑战?产生如下观点:

(1)未来人工智能技术发展可能会颠覆AI+生物医药行业模式,人工智能技术目前还主要在于辅助生物医药研发过程阶段,需要解决AI技术的局限性,应用到大数据与小数据的领域知识,通过领域专家与计算专家的进一步合作,才能更好的推动AI在生物医药领域的发展。

(2)AI+生物医药的研究需要多领域专家协作,共同明晰定义问题。在实施过程中,需要做好顶层设计,进行有组织科研,以项目为牵引,形成对应的考核机制,统一意志。同时,需要做好交叉学科工具的使用,促使不同背景的研究人员在AI+生物医药领域发挥生产力。

(3)天津生物医药的产业链、人才链到技术链都比较完整,也有比较好的政策以及审批机制的优势。天津的医药产学研融合做的比较好,研究成果离产业应用非常近。也有嘉宾表示药物上市的全链条很多,重大成果产生的话,生物医药研究相应机制必须创新。

圆桌

思辨讨论议题二:结合天津的特色,人工智能如何赋能医药产业的理性研究和新药发现?

首先,由深势科技范梦奇进行了特邀思辨发言,范梦奇从企业视角分享了AI for Science落地实践,提出了一些新的范式,包括:突破传统分子模拟计算局限、突破蛋白结构和分子性质预测瓶颈等。同时介绍了深势科技的基于AI for Science新范式的新一代药物计算设计工具包:Hermite,并且提出了合作方式。

其次,由天津大学周鹏进行了特邀思辨发言,周鹏从一个扁鹊见蔡桓公的故事出发, 介绍了中医核心目标是未病先治,团队通过医工结合,通过工程的一些现代技术和临床技术结合解决传统中医的最新研究和进展。

最后,由天津大学陈瑞冰进行了特邀思辨发言,陈瑞冰团队的研究方向主要是药物靶点发现、新药物研发、精准医疗,同时指出蛋白质作为细胞功能的直接执行者,蛋白质组与基因型数据结合可以帮助深入了解疾病过程,更好地实现药物靶点与生物标志物(标志物组合而非单一标志物)的发现及个体化诊疗。后续的研究主要关注overfitting、可解释性、数据分享与个人隐私的保护等问题。

讨论2-1

讨论2-2

针对议题二,激烈的思辨讨论后产生如下观点:

(1)在结合天津的特色人工智能如何赋能医药产业的理性研究和新药发现的论题讨论     中,从2013年开始,随着人工智能的对于理性药物设计环节的介入,人工智能在药物靶点发现、药物虚拟筛查等方面做了很大的提升,但是同时药物的假阳性比例也比较高。因此建议系统工程的视角出发,可以把药物的研究变成一个工程化流程,这样可以降低药物研发的周期和成本。

(2)对于双十困境的突破,可以从第一性原理考虑出发,注重表征数据的原始积累,从AI 的视角来看,AI的突破性发展都是源自于有很多数据集的领域,而且AI对于成功的数据和失败的数据都一视同仁,只要迈过了数据门槛,解决双十问题是指日可待的。同时专家也讨论认为除了资金和周期问题,药物研究的成果率低也是需要解决的主要问题,解决思路可以考虑注重早期的生物学研究,例如辉瑞在早期生物学研究投入很大,所以他们的药物研发成果也很看可观。

(3)针对目前天津在中药领域的领先成果,我们应该更重视下一代的中药、下一代的中药研发流程是什么样的,期待未来的中药新药是更加的安全、更加有效、质量更加稳定。同时也需要关注国际形势,在国际竞争中保持我们先进的优势。

讨论2-3

思辨讨论议题三:ChatGPT 等大模型,对生物医药行业会有哪些启发和助力?

首先,由南开大学药学院林建平进行特邀思辨发言,他对GPT进行了简单介绍,他介绍了GPT在药物发现中的可能的应用场景,对GPT在生物医药领域的发展前景进行了展望。最后,他对GPT在生物医药领域的挑战进行了介绍。目前GPT在生物医药领域的主要挑战包括:对数据质量和可用性有很大的依赖性,缺乏实验验证,对生物学的理解有限、可解释性有限、处理不确定性的能力有限、缺乏透明度等问题,而且医药GPT也面临数据问题以及对于错误零容忍问题,这些问题都对GPT在生物医药领域的应用产生了非常大的挑战。

香港中文大学(深圳)王本友带来“华佗GPT,医疗GPT的实践与挑战”特邀思辨发言。他主要对ChatGPT进行了简单介绍,并对GPT使用的策略进行分享。在具备ChatGPT/GPT4之后,我们该如何进行科研。介绍ChatGPT在垂直领域的难度具体体现在哪些方面。最后,介绍团队开发的华佗GPT的基本情况,以及未来可能的扩展工作。

讨论3-1

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针对议题三,激烈的思辨讨论后产生如下观点:

(1)在GPT大模型数据集准备方面,目前主要包括三类,生物数据,文献中的数据以及临床数据。受限于生物研究水平,生物数据质量还参差不齐。文献数据应用起来需要特别审慎,不能直接认为其就是高质量数据。临床数据比较丰富,但因为缺乏统一标准,需要对数据进行清洗。临床数据可能成为中国AI+医疗领域的优势点。此外,需要多种数据的对齐,以大数据实现医疗数据的智能涌现。

(2)在大模型在生物医药领域的发展方面,嘉宾们的观点不统一,一种观点认为大模型对AI+生物医药一定会产生很大的作用,可能颠覆生物医药产业,目前大模型的上限还没有触达,大模型所涵盖的知识远超过一般医生的水平。另一种观点认为大模型对医疗诊断,缺乏可解释,未来在推进过程中可能会面临法律法规以及伦理问题。还有观点认为,是否需要大模型要应用场景需求驱动,好用就行。大模型在生物医药领域的自由探索还要继续深入,目前大模型在生物医药领域可触达的边界还不清晰。


讨论3-3

CCF YOCSEF 天津历任AC主席杨巨成(天津科技大学)、汪剑鸣(天津工业大学)、王鑫(天津大学)、冯景华(国家超级计算天津中心)、李海丰(中国民航大学)全程参会并积极参与思辨讨论。最后,CCF YOCSEF天津AC主席卢冶(南开大学)对本次论坛活动进行了总结并给予了充分肯定,同时指出,秉承“承担社会责任”的宗旨,希望本次特别论坛形成的观点和方案能够产生社会价值。

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