王乐如/制图

中国经济导报、中国发展网 记者成静报道 新冠肺炎疫情肆虐，已经成为全球性的卫生紧急事件，全球确诊人数已经超过百万之巨，导致全球经济停滞、生活停摆。如何尽快控制疫情、恢复正常的经济社会生活？关键就是抢时间、争速度，尽快研制出对抗新型冠状病毒的疫苗和有效药物，并找到精准的治疗方法。

这需要政府、企业、学术界和个人的共同努力才能实现。目前，全球科学家正在争分夺秒加速疫苗和药物的研发。在这个过程中，云计算和人工智能等新技术发挥了前所未有的作用。

例如，为了支持客户将更好、更准确的诊断解决方案加速推向市场，并促进相关组织机构之间的协作，以尽快推出创新的诊断解决方案，最终缓解未来的传染病暴发，亚马逊公司专门针对新冠肺炎疫情推出了一个专项研究基金——“AWS诊断开发计划”（DDI），初期将投资2000万美元，以实物信贷和技术支持相结合的方式提供给需要的研究团队。

新药研发流程漫长且耗费巨大

一个新药的研发过程是什么样的？上海交大生命科学技术学院教授陈海峰向中国经济导报记者介绍，一个新病毒出来之后，第一步要把病毒株分离出来进行测序，然后对病毒基因组的序列进行分析并找到关键蛋白。第二步是通过冷冻电镜的方法，对病毒蛋白结构进行测定，找到药物作用的靶标。第三步是让现有的药物分子和蛋白靶标进行作用，并评估哪些小分子能够和该蛋白更好结合。第四步，有了这些筛选结果之后，再通过细胞实验等方法证实这个药物分子确实能够抑制该病毒。

“在有了相关数据之后就可以进行动物实验了，在动物身上看看药物是否有效。在证明有效之后，下一步是人体实验。人体实验又分一期、二期、三期。第一期是在正常人身上看该药物有没有毒性。没有毒性的话就进行临床二期，看看对被病毒感染的病人有没有效果。证明有效之后再进行临床三期，就是大批量的测试，确定剂型剂量。”陈海峰说。

“传统的药物研发是一个很低效的行业。”晶泰科技首席科学家张佩宇告诉中国经济导报记者，“目前，一个药物从靶点发现，一直做到上市，一般需要十几年，同时也需要十几亿甚至二十几亿美元，才能把这个项目推到上市，给病人去用。”

云计算、人工智能助力药物研发加速增效

如此漫长的时间和巨大的费用，如何能满足我们尽快掌握药物，对抗新冠肺炎疫情的愿望？值得庆幸的是，现代科技，如云计算、人工智能可以帮助这个过程提速增效。

“我们通过人工智能和云计算的方法，为药企提供药物分子关键性质的快速、准确、可靠预测，去指导他们的实验，帮助他们用更短时间、更有针对性的实验设计去更好完成研发。”晶泰科技企业传播总监王汝予说，“不仅如此，人工智能结合云计算的好、快、准的特性，还能帮助药企提前预见到它在研发当中会遇到的问题，然后帮助他们在关键研发步骤有的放矢地作出决策，从而降低失败风险、提高效率。”

晶泰科技CTO刘阳告诉中国经济导报记者，他们使用AWS云计算的主要诉求是海量的算力、很高的弹性以及安全性。

从弹性的角度来讲，新冠肺炎疫情暴发后，他们根据很少量的关于病毒蛋白的基因组学信息构建模型，完成大量的高性能科学计算，用高精度的算法对病毒模型与人体细胞进行模拟，需要在半小时之内开启数十万的CPU集群进行计算，这也就是对高弹性的诉求。

还有就是安全性。因为对于药企来讲，核心的资产就是知识产权，因此需要对数据安全有很高的需求。刘阳说，为了保证安全，他们利用云的各种安全的架构，比如AWS上用的CloudTrail、GuardDuty等安全产品，搭建安全管理体系。

而且，晶泰科技首席科学家张佩宇告诉中国经济导报记者，使用量子力学和人工智能的方法可以预测分子活性与毒性等关键性质。在分子还没有合成出来之前，就可以用计算的手段进行评估，这样的话就会在早期筛选掉一些成药性或者毒性评估不好的分子，从而提高药物研发的效率，降低成本。

那么，到底能提高多少效率？又降低多少成本呢？

张佩宇说，早期药物发现的过程一般情况下要4~6年，而采用人工智能、云计算可以将这个过程缩短到1~2年。

“在我们看来，人工智能结合我们所做的药物虚拟预测的平台和算法，最大的价值之一就是它打破了现在药物研发当中的一些线性的限制。原来只有在比较后期的试验中才能研究的某些非常重要的性质，比如说必须有一定量的量产后才能研究它的溶解度。而现在，通过预测和云计算可以帮助药物科学家在比较早期就预测分子的活性、稳定性、最优晶型、毒性、溶解度等，帮助药物科学家用算法的‘先见之明’，解决一些可能在研发后续当中会遇到的‘后顾之忧’。”王汝予说。

“老药新用”取得较好进展

由于新药研发是一个非常漫长的过程，不论是疫苗，还是新的广谱抗病毒药物的开发，都要有很漫长的从稳定性到安全性的验证等跳不过去的临床过程。因此，老药新用成为更省时省力的一个选择。而云计算巨大的算力也让这个过程变得更容易，更省时。

那么，针对新冠肺炎疫情，现在的药物研发都有什么进展？

王汝予告诉中国经济导报记者，针对他们发现的病毒的几个关键靶点，他们对近3000个已上市的通过美国药监局（FDA）审核的老药，还有超过1万种中药成分分子，进行了老药新用的扫描。“我们最开始找到了183个可能对这个病毒有潜在治疗效果的药物，并对它们的活性进行了排序，然后又通过更加高精度的计算方法，最终把这个列表缩减到了38个。现在，我们同一些机构合作进行生化实验，希望能够通过一步一步的实验验证，从这38个很有希望的药物中找到活性更好、更有可能抑制新冠病毒的老药。”

上海交大陈海峰的团队在这方面也有自己的进展。他告诉中国经济导报记者，本来他们没有上云，但是，正好他的一个学生推荐他参与了AWS的DDI计划，他们也成为该项目的一个参与团队，开始采用云计算进行研究。

陈海峰说：“用传统的方法，也就是借助本地的服务器可能需要的时间会更长，而且，没有办法给我们及时反馈。也许我们没有时间要求的时候，一个月或者两个月有结果都没问题。但是，对于新冠肺炎疫情来说，确实希望能够在更短的时间获得更高效的结果，所以云计算就可以给我们提供这样一种可能性。利用AWS提供的云平台，我们很快就能得到所需的算力。在超高算力和全球资源的支持下，我们现在已经找到了一些有成药苗头的化合物，还要通过实验去验证它是不是有效。之后我们会把相关的数据释放到AWS云上面的公开数据集，供下游的课题组去做更进一步的研究，做细胞实验、做动物实验，然后做临床实验。”

对于人工智能和云计算在药物研发过程的运用，陈海峰很有信心。他认为，这次新冠肺炎疫情的出现，一定会推动包括虚拟筛选和分子动力学模拟在内的整个药物研发过程加快，研发方法升级，特别是应对如新冠肺炎这类疾病，过程是离不开云计算和人工智能的帮助的。“我们的课题组通过这次研究能掌握很多这方面的经验，而且，新技术的应用也毫无疑问将提升我国在国际上的整体科研水平。”