专栏名称: 智药邦
人工智能在药物研发领域的进展、探索与实践。
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立志打造化学界图灵机!AI制药公司Chemify开发世界上第一个化学编译器,进军美国市场

智药邦  · 公众号  ·  · 2024-12-29 08:00

正文

在科研工作中,我们经常需要阅读大量文献,并尝试复现前辈的研究成果,但大多数情况下,重走前人路并非易事。


2012年,世界最大的生物科技公司之一美国安进生物技术公司的研究人员,对相关领域的53份里程碑式论文进行验证,希望以这些研究为基础进行药物研发,结果令人咋舌,只有6项通过验证,这引发了大众的广泛争议。这些未能通过验证的重要成果不仅被广泛引用,还衍生出了大量的二手文献,以上情况竟然发生在直接影响人类生命健康的医学领域,恐怖性可见一斑。


研究成果的可重复性和可验证性是科学研究的基本要求。 然而,实验设备的差异、试剂的质量、实验条件的变化以及读数误差等细微因素,一点点风吹草动都可能影响最终的实验结果,可复现性一直是科研领域面临的重大挑战。


Chemify创始人、格拉斯哥大学化学教授Leroy Cronin认为:如果我们能够拥有一套标准方法来制造药物分子,那就可以基于此产生大量的可实施性成果。他提出的建议是,推进化学数字化,也就是将化学计算、人工智能、机器人技术、自动化等融入化学研究,以标准化硬件或标准化方式来合成分子。

图源:Cronin社交平台

简单来讲,就是用AI探索广阔的化学空间,访问和创建数万亿种可能的自然元素组合。将候选分子所具有的化学信息转换成机器人可以理解的代码,让机器人执行试剂投放、反应后处理、产物分离、纯化等操作。一旦有了发现,新分子的坐标就可以作为代码存储,该代码能够被反复使用,确保机器人操作过程的一致性和可重复性。如下图所示, 整个过程中,人类需要做的事情就是一键启动。

以上这些在Chemify公司得到了实现。Chemify成立于2022年,该公司从格拉斯哥大学分拆而来,作为一家英国高科技化学公司,其 开发了世界上第一个化学图灵机、世界上第一个化学编译器等,通过将最新的高科技融入分子研发,致力于在全球范围内实现化学数字化。

得益于其突破性研究,公司成立不到2年时间,已经连续3次被评选为最值得关注的药物研发初创公司,美国国防高级研究计划局、BlueYard Capital等纷纷表示支持。此外,Chemify还获得了由Triatomic Capital领投的4,300万美元融资,今年10月, Bill & Melinda Gates Foundation也追加了投资。

Chemify官网:

https://www.chemify.io/about

Chemify公司投资人

有很多人从事AI药物研发,也有很多人从事化学工作,但Chemify拥有第一台能够将分子转换为代码、将代码转化为分子的化学计算机,可以一键制造分子,Cronin表示。

想要构建化学界自己的图灵机

将前沿的科技融入化学研究,是Cronin从小的梦想:8岁时,我想将洗衣机和电视上的某些部件拆除,重组成一台新的电脑。为了阻止我拆家,我的父亲给我买了一套化学实验装置,于是我开始尝试将实验装置与收集到的电子部件组合。

Leroy Cronin

在约克大学获得化学博士学位后,Cronin持续扎根化学领域,他发现,化学空间甚至比外太空还大,但是大多数化学家90%的时间却在做已知的基础工作。比如用手工合成已知分子,不仅耗时费力,还存在安全风险(如毒性或爆炸等)。如果能够找到一种方法,根据我们的需要去自动合成目标分子,那化学家们就能从日常琐事中解放出来,去做更有创造性的研究。

构建一系列既能理解又能执行化学操作的模块化机器人或许能够实现上述目标。 然而,十几年前,构建可以制造任何分子的通用化学机器人是无法实现的,因为化学反应极其复杂且难以预测,用来制造分子的指令往往模糊不清或不完整,根本不可能得到多次复现。

Cronin认为这些问题是可以解决的,其他人已经证明,通用图灵机理论上能够完成所有可以想象到的计算,那为什么我们不构建一个通用的化学图灵机来完成化学计算 (Chemputation),从而获取化学代码和一些输入试剂的过程,指令机器人制造真实的分子。

计算机科学与人工智能之父图灵曾在1936年提出通用图灵机的概念,这台理想化的机器配备了一个无限的内存(一个无限的纸带)和一个扫描器,扫描器沿着纸带来回移动,并读取纸带上打印的内容,进一步打印出更多的内容。计算开始前,机器的程序和计算所需的数据都已打印在纸带上,通过选取存储在纸带上的不同程序,操作员可以让机器执行多种任务,例如数学计算、文字处理和下棋等。

在Cronin看来,化学界也可以有一个自己的图灵机。 他认为,这种化学图灵机可以通过标准化的指令直接驱动机器人制造真实分子,大幅降低化学实验的门槛,使复杂分子的合成变得更加高效和普及。

研发世界上第一个化学编译器,开启自动化药物发现

受通用图灵机的启发,在格拉斯哥大学任职期间,Cronin组建了一个65人的研究小组,团队每年的预算接近500万美元,大约有一半资源被投入到化学图灵机的开发中。

团队合影

在他的设想中,这个系统应该由以下几个部分组成:瓶装试剂、圆底烧瓶、过滤和液-液分离组件、旋转蒸发器等物理设备,用于移动化学品的管子、阀门和泵,以及相关的软件程序。

2013年左右,我偶然参加了一个无机材料相关的建筑学术会议,发现竟然有人用3D打印机打印乒乓球,我认为他们是天才,因为他们启发了我可以用3D打印机打印试管、烧瓶等。接下来的日子里,我还邀请了一些工程设计师设计泵和阀门等相关设备,Cronin在一次采访中表示。

在软件方面,Cronin团队开发了世界上第一个化学编译器Chempiler,用XDL作为特定的编程语言 ,像我们常用的编译器一样, Chempiler也能够将原始语言转换成另一种机器可以理解的语言,也就是将化学语言转换为代码指令。

XDL化学编程语言:

XDL-standard.com

具体来说,Chempiler可以自动编译化学实验室的实验步骤、设备、材料等,也可以从研究论文中编译相关的化学信息,并标记论文模棱两可的地方。在解决了所有模糊性之后,Chempiler将这些化学信息转换为代码,指挥机器人进行精确的操作。在这个过程,AI技术穿插其中,帮助筛选最佳的目标分子、优化产量、提高效率,形成了一个完全自动化的设计-制造-测试-分析循环。

Chemify的自动化平台可能是最容易使用和访问的。它基于化学家们几个世纪以来一直使用的烧杯和试管等传统工具构建,遵循分批模式逐步进行实验。Cronin希望这个系统能够广泛兼容,即可以与任何化学机器人配合使用。

值得一提的是,传统的化学实验室中,很多实验结果往往难以重复,但在Chemify的实验室里,情况大不相同。这里的化学计算机能够精确地执行每一步操作,这种标准化流程使得整个实验过程变得异常可靠。

尽管Cronin提出,几乎任何实验室都能以不到10,000美元的成本搭建起这样的自动化系统,但许多化学家对此仍持保留态度。为了证明这套系统的价值和潜力,Cronin团队使用该平台成功合成了几种重要的药物,包括盐酸苯海拉明、卢非酰胺和西地那非等。

论文原文:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aav2211

Chemify 即将进军美国市场

目前,团队拥有25个不同的机器人系统,可以在有机药物合成、能源材料发现、纳米材料发现、配方发现等领域运行,这吸引了多家公司的兴趣并与其合作。

今年10月份,Bill & Melinda Gates Foundation与其合作,开发用于治疗结核病和疟疾的新药。

对此,Cronin表示:结核病、疟疾每年影响数百万人的生命。在Bill & Melinda Gates Foundation的资金支持下,我们可以利用数字化学技术加速发现新型小分子疗法。

其他公司也普遍看到了Chemify定制个性化药物的潜力。今年1月,Chemify还与Prepaire™ Labs合作,着手开发非成瘾性的阿片类止痛药、治疗阿片类药物成瘾的药物,以回应美国FDA的呼吁,填补药物成瘾治疗领域的空白。

Prepaire是一家专注于药物发现的医疗技术公司,其整合了深度学习与生物学,致力于开发以遗传学、临床数据为基础的预测模型。双方计划结合Chemify的化学计算技术和 Prepaire 的药物开发平台,共同推进更安全、无成瘾性的止痛药研发。Prepaire 联合创始人Dr. Vicent Ribas对此表示:与Chemify合作,能够让我们的平台与其化学空间探索方法集成,进而获得新型化学物,我希望未来能够将这种方法拓展到除止痛药以外的更多药物开发上。

Prepaire官网:

https://prepaire.com/

此外,2023年,Chemify也曾与Dewpoint Therapeutics合作开发肿瘤学、神经退行性疾病相关药物,双方利用Chemify的AI技术和自动化平台,通过化学编程语言按需设计、发现、合成复杂分子。Dewpoint CEO Ameet Nathwani对此充满期待:Chemify为我们提供了一条全新的路径,推进我们正在优化的化学物质。

为了进一步拓展国际市场,Chemify也在持续发力。今年,公司邀请Kevin McGowan博士加入团队,担任首席商务官。这位资深行业专家拥有佛罗里达大学的化学博士学位、杜克大学的工商管理硕士学位、杜克大学的化学理学士学位,曾在 Blink Health 和 Evozyne 等多家企业担任过生物制药增长副总裁、商业高级副总裁等,Cronin认为,Kevin的加入将加快公司在美国市场的布局,推动公司的进一步发展。

AI 与医疗深度融合将是大势所趋







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