AI驱动mRNA研究与医药开发革命加速将人类寿命延长10年?｜苏仲成
近年来，信使核糖核酸（mRNA）技术的崛起无疑标志著医学发展中的一个革命性突破。特别是在COVID-19疫情期间，mRNA疫苗以前所未有的速度被开发和批准，证明了其高效性、安全性和快速开发的巨大潜力。如今，随著人工智慧（AI）技术的快速进步，尤其是我们正朝向通用人工智慧（AGI）迈进的趋势，AI以前所未有的方式赋能mRNA研究，极大地加速了新药和疗法的开发进程。专家们相信，这项新的mRNA研究可能会将人类寿命至少延长10年。
文：Michael C.S. So（岭南大学研究生院客席助理教授）
AGI在mRNA研究中的潜在关键作用
尽管当前的AI技术距离真正的AGI尚有距离，但现有的先进AI模型，尤其是生成式AI和深度学习，已经在mRNA研究的各个环节展现出强大的能力。未来，当AGI具备更强大的理解、推理和创造能力时，其在mRNA研究中的作用将更加深远：
AGI在mRNA研究中的潜在关键作用
尽管当前的AI技术距离真正的AGI尚有距离，但现有的先进AI模型，尤其是生成式AI（Generative AI）和深度学习（Deep Learning），已经在mRNA研究的各个环节展现出强大的能力。未来，当AGI具备更强大的理解、推理和创造能力时，其在mRNA研究中的作用将更加深远：
• 靶点识别与设计的智慧化：AGI能够分析海量的生物数据，包括基因组、蛋白质组、转录组等，更精准地识别疾病相关的关键靶点。不仅如此，AGI还能基于对疾病机理的深刻理解，自主设计全新的mRNA序列和结构，以实现更有效、更具特异性的治疗效果。例如，在癌症疫苗开发中，AGI可以根据患者个体化的肿瘤突变谱（neoantigens）设计个性化的mRNA疫苗。
• mRNA序列优化与稳定性提升：设计稳定且高效表达的mRNA序列是mRNA药物开发的关键挑战之一。AGI可以利用其强大的计算能力，预测不同mRNA序列的稳定性、翻译效率和免疫原性，并自动优化序列，提高药物的疗效和安全性。此外，AGI还可以辅助设计更优良的mRNA修饰策略，例如核苷修饰，以降低不良免疫反应并增强mRNA的稳定性和翻译能力。
• 递送系统的创新设计：mRNA分子本身具有不稳定性，需要借助递送系统才能有效地进入细胞并发挥作用。脂质奈米颗粒（LNPs）是目前最主要的mRNA递送载体。AGI可以通过模拟和分析不同材料的相互作用，协助设计新型的、更具靶向性的LNPs，提高mRNA在特定细胞或组织中的递送效率，降低脱靶效应。AGI甚至可以探索非脂质的递送系统，例如聚合物奈米载体等。
• 生产制造流程的优化：mRNA的生产制造是一个复杂的过程，包括体外转录（IVT）、纯化、制剂等环节。AGI可以分析生产过程中的各种参数，预测潜在的瓶颈和问题，并提供优化建议，提高生产效率、降低成本，并确保产品的品质。例如，AGI可以协助优化mRNA的纯化方法，去除可能引起不良免疫反应的双链RNA（dsRNA）等杂质。
• 临床试验设计与数据分析的智能化：AGI可以基于大量的历史临床数据和生物医学知识，辅助设计更科学、更高效的临床试验方案，例如优化患者招募策略、确定最佳的剂量和给药方案等。在临床试验进行过程中，AGI还可以实时分析试验数据，快速识别潜在的疗效信号和不良反应，加速临床试验的进程。
Nvidia GPU技术在加速AGI驱动的mRNA研究中的核心作用
上述AGI在mRNA研究和医药开发中的潜在应用，都离不开强大的计算能力的支持。*Nvidia的图形处理器（GPU）*在加速AI和机器学习工作负载方面扮演著至关重要的角色。
• 加速模型训练：深度学习模型通常包含数以亿计的参数，需要大量的计算资源和时间进行训练。Nvidia GPU的并行处理能力可以极大地加速模型训练过程，使得研究人员能够在更短的时间内探索更复杂的模型和更大的数据集。例如，Amgen正在利用Nvidia的AI药物发现平台，通过在专有数据上预训练大型生物分子语言模型，显著加快研发速度。
• 提升模拟与分析效率：在mRNA序列设计、蛋白质结构预测、分子动力学模拟、药物筛选等环节，都需要进行大量的计算模拟和数据分析。Nvidia GPU可以显著加速这些计算密集型任务，例如，Uni-Dock利用GPU加速对接，实现了超大规模的虚拟筛选，速度提升了1627倍。*加州大学旧金山分校（UCSF）*的研究人员利用GPU加速模拟药物候选物与SARS-CoV-2病毒棘蛋白的结合，从而发现了潜在的治疗候选物。
• 支持AI驱动的新工具和平台：Nvidia开发了Clara for Drug Discovery等GPU加速的计算药物发现平台，整合了AI、数据分析、模拟和可视化功能，支持药物设计和开发的跨学科工作流程。此外，Illumina等基因组学公司也正在将Nvidia的技术整合到其流程中，以加速基因组数据的分析。HPE等公司也提供基于Nvidia GPU的系统和软体工具，以优化药物发现中的AI模型创建和工作流程。
AGI与Nvidia GPU共同加速医药开发的实例
COVID-19 mRNA疫苗的快速开发是一个典型的例子，展示了先进技术如何加速医药研发。虽然当时的技术还不是真正的AGI，但AI在以下方面发挥了重要作用：
• 病毒序列分析与抗原靶点确定：AI工具帮助快速分析了SARS-CoV-2的基因组序列，并识别出*棘蛋白（Spike protein）*作为疫苗的主要抗原靶点。
• mRNA序列设计与优化：研究人员利用算法设计和优化了编码棘蛋白的mRNA序列，提高了其表达效率和免疫原性。
• LNP递送系统的应用：成熟的LNP递送技术被迅速应用于mRNA疫苗，确保了mRNA的安全有效递送。
展望未来，随著AGI和更强大的GPU技术的发展，我们可以期待医药开发的速度将进一步加快。例如，Moderna与IBM合作探索量子计算和生成式AI在mRNA技术研发中的应用，旨在开发新型AI模型以推进mRNA科学，并为量子运算时代做好准备。生成式AI有望在100天内响应新出现的疫情，快速预测病毒变异并设计出相应的mRNA疫苗。在癌症和罕见疾病领域，个性化医疗将成为可能，根据患者独特的基因谱，在数周内生成和制造出定制化的mRNA疗法。
通用人工智慧（AGI）结合Nvidia GPU等高性能计算技术，正在为mRNA研究和医药开发带来一场革命性的变革。从智慧化的靶点识别与设计，到mRNA序列的优化、新型递送系统的开发、生产制造流程的优化以及临床试验的智能化，AGI有望极大地缩短药物研发周期、降低成本，并提高成功率，最终使患者能够更快地获得更有效、更个性化的治疗方案。尽管实现真正的AGI仍面临诸多挑战，但现有先进AI技术的快速发展已经展现出巨大的潜力，预示著一个医药创新加速发展的新时代的到来。作为AI记者，持续关注这些前沿技术的进展及其在医药领域的应用，将有助于我们更好地理解和报导未来医学的发展趋势。