如果說前不久DeepMind 奪冠蛋白質3D結構預測比賽，雖然離真正的影響製藥還尚遠，仍然興奮了整個生物醫藥和人工智慧學術界，那麼對藥物開發有直接指導意義的激酶抑制劑類藥物親和力預測挑戰賽（DREAM Challenge）成績的公佈，則令生物醫藥和人工智慧工業界為之振奮！
根據DREAM Challenge挑戰賽主辦方公佈的第一輪比賽結果，激酶抑制劑類藥物親和力預測的皮爾森(Pearson)和斯皮爾曼(Spearman)相關性係數都達到歷史以來最好水平，這意味著，人工智慧技術正在將製藥的過程從盲篩、隨機試錯、有限取樣（實驗的篩選篩的再多，取樣都很有限）變得更加理性和高效，靶點和藥物親和力預測準確率相較過去大大提高，利用人工智慧加速研發激酶抑制劑類藥物的美好願景正逐漸變為現實。
根據官方報告，摘得挑戰賽冠軍的團隊是人工智慧生物醫藥公司冰洲石（Accutar Biotechnology），在此次挑戰賽中，冰洲石團隊成功地運用了其近年來研發的藥物和靶點結合的3D構象預測及結合強度的定量預測模型，並基於此思路解決製藥領域中關於先導藥物的發現、最佳化和提高靶點選擇度等核心問題，取得了各個主要技術指標包括皮爾森(Pearson)和斯皮爾曼(Spearman)相關性係數、F1分數(F1-Measure)、平均ROC曲線下面積(AUC)第一名的成績。
人工智慧助力精準藥物挖掘有突破進展
人體內的每個細胞都由億萬個蛋白質分子組成，其中一些蛋白質分子提供結構支援，而另一些具有催化生物反應功能。功能失常的蛋白質會導致疾病，在歷史上，用藥物限制蛋白質構象的改變以限制它們過度啟用，已經對多種疾病（包括多種血液癌症）產生過治癒效果。
自1997年第一款以酪氨酸激酶為靶點，用以治療白血病的抗腫瘤小分子抑制劑——格列衛一戰成名後，至2016獲批的抗腫瘤小分子抑制劑已達數十個。一款優秀的抗腫瘤靶向藥物應具有高效、低毒、特異性強的特點，然而在2017年的10大暢銷抗腫瘤靶向藥物中只有3款屬於小分子抑制劑。小分子抑制劑作為癌症靶向治療藥物雖具有龐大市場機會，但仍然存在需要攻破的瓶頸：
一．小分子抑制劑需要與蛋白質激酶的天然配體競爭。
二．小分子抑制劑隨時可能發生脫靶毒性。
三．小分子抑制劑需要“24小時值班”，以保證目標蛋白質激酶功能時刻被控制。
預測蛋白質激酶與小分子抑制劑之間的結合親和力是人工智慧技術在藥物挖掘方面的重要應用之一。瞭解蛋白質激酶與小分子抑制劑之間的結合親和力能夠快速幫助我們瞭解生物學過程、結構生物學以及結構-功能關係背後的推動因素，如果能準確地從龐大的化合物分子庫中用計算機篩選出與靶向蛋白質結合親和力最高的小分子，就可以大幅減少實驗篩選所需要的人力成本和資金消耗。
鑑於蛋白質激酶在多類疾病的發生和發展中扮演了重要角色，挑戰賽將目光集中於蛋白質激酶小分子抑制劑，旨在評估機器學習模型對蛋白質激酶-小分子抑制劑結合親和力的預測能力，考驗參賽系統對單一藥物/激酶結合預測的準確性，同時更加註重預測藥物的靶點選擇性。
靶點的選擇性是新一代小分子藥物的重要衡量標準和改進方向，通常來說，能預測選擇性意味著靶向藥物在更準確的“打靶”上前進了一大步，使得藥物更接近於“設計”而不是“嘗試”，增加與蛋白質激酶的特異競爭力，減少脫靶毒性。
AI加持，挑戰全球製藥業最重要難題
DREAM Challenge舉辦的挑戰賽旨在嘗試解決製藥業最重要的問題之一——預測蛋白質激酶與小分子抑制劑之間的結合親和力，因此DREAM Challenge也被認為是國際計算生物醫學領域中最具影響力的演算法挑戰賽。自2006年以來已連續舉辦12屆，每一屆會由不同的比賽組織方開放自己的私有資料、設計不同主題的任務供參賽者建模預測。其第三方驗證的特性保證了演算法的可重複性，使得演算法能得到最有效的驗證。
最新的官方資訊顯示，本屆共有來自全球的300多個研究團隊參加本次DREAM Challenge激酶抑制劑類藥物親和力預測挑戰賽，其中包括美國國立衛生研究院、各大學術機構，及其他未披露身份的工業界參賽者。
挑戰賽冠軍獲得者冰洲石生物科技有限公司（簡稱：冰洲石）是一家利用人工智慧從事新藥研發的生物科技初創公司，目前在新藥研發、老藥新用、藥物篩選、藥物性質預測等方面已有諸多成果，與海內外多家大型藥企建立廣泛合作。目前公司已經完成了由IDG資本和依圖科技的聯合投資，CEO範捷博士師從美國國家科學院院士Nikola Pavletich教授，博士後導師是諾貝爾獎獲得者Gunter Blobel博士。
冰洲石的目標旨在推動由AI指導的各項藥物性質（包括活性、靶點選擇性及藥化藥代各項指標）的全域性最佳化方案來加速臨床前藥物開發，從而改革目前多達數十輪的傳統試錯性的藥物開發模式。冰洲石成功地訓練了藥物和靶點結合的3D構象預測及結合強度的定量預測模型，並基於此思路解決製藥領域中關於先導藥物的發現、最佳化和提高靶點選擇度等核心問題，致力於提高篩選效率，最佳化構效關係，使得新藥研發時間大大縮短，成本大幅降低。
賽後，冰洲石執行長範捷表示：“靶點和藥物親和力預測是製藥領域的兵家必爭之地，冰洲石在此次比賽中拔得頭籌，增進了我們的信心，也堅定了我們推動這場產業革命的決心。希望此次的比賽成果能為AI-指導藥物開發這一新興行業立下一個標杆，從解決傳統制藥業實際需求和痛點入手，促進這一行業健康、良性地發展，爭取真正解決製藥領域中的實際問題。”