新冠肺炎解藥難求 靠AI另覓捷徑
2020年4月27日

「研發傳染病藥一直不受歡迎。第一,並非經常有生意;第二,病毒不停改變,新藥用一陣便可能沒有用,花上數十億難回本。」中大生物醫學院教授徐國榮指出,過往藥廠多數不願為單一疫情研發新藥,「針到肉知痛」才紛紛投資研究。

徐國榮身兼中大基因組學及生物訊息學課程主任,多年來一直有參與抗疫工作。早於2003年沙士來臨,他已經嘗試為病毒基因排序,最後成功破解病毒密碼,製作出準確的快速測試,「那時我們好辛苦,做了整個月才能解碼。」

近年日漸成熟的生物訊息學正好解決上述困擾。「它透過電腦,分析基因與蛋白資訊。」徐國榮表示,隨着第二代基因測序(Next-generation sequencing)出現,縮短基因解碼的時間,不但能更快製作病毒測試,亦有助小公司一同研發新解藥。

「以前疫苗、藥物都是由大公司壟斷。」徐國榮解釋,過去為了測試藥物成分是否有效抑制病毒,公司需要購買價值數千萬的機械,從中找到候選藥物;如今卻可以透過電腦模擬實驗,嘗試尋找有效對抗病毒的化合物,有助減少研發新藥成本。

不過,徐國榮坦言這技術只能縮短首階段時間,找出潛在藥物後,仍然需要時間作詳盡臨床測試,「新藥是有副作用、風險,如果病人本身不嚴重,吃藥後卻死亡,光是賠償已抵消利潤。」他預計,今年底有疫苗、解藥已經相當好。

非常時期下,有專家提出「舊藥新用」,另覓捷徑抑制冠狀病毒傳播。早前華裔科學家何大一便提及,科學界早已深入研究各種冠狀病毒的傳播及繁殖方法,例如愛滋病毒和丙型肝炎。他說:「舊藥新治,轉換舊藥的用途,用來治療冠狀病毒,是值得嘗試的。」

舊藥新用靠AI

近月,有科技公司便利用人工智能(AI)、大數據(Big Data)、生物資訊學(Bioinformatics)等技術,縮減臨床測試時間,更快找出有治療潛力的化合物(compund)。

當中,美國生物科技公司Insilico的AI系統,只用四天便分析出逾千種可能有效對抗新型病毒的藥物或化合物;英國初創公司BenevolentAI亦透過自家AI,分析科學文獻及醫療數據,建議測試用於類風濕關節炎的Baricitinib。

早前香港藥企知臨集團透過旗下大數據平台Smart-ACTTM,從超過2600個獲批准的小分子藥物中,初步篩選出三款候選藥物,之後再與大學合作做臨床前測試,如果證明有效,希望最快一年申請新藥臨床試驗(IND)。

超級電腦大聯盟

3月美國白宮科技政策辦公室更宣布組成「運算聯盟」,結合16間科企的運算系統找出治療方案,包括Google、亞馬遜、微軟等。其中,向來積極抗疫的IBM早已利用超級電腦Summit,從逾8000種化合物,識別出77種可能有效阻止病毒傳播的藥物成分。「藥物重新定位(drug repurposing)是相當重要。如果要重新開發新藥,可能需要幾年才能投放市場。」早在1月,奧地利初創Innophore已經透過超級電腦,建立新冠病毒3D蛋白模型,進而篩選和驗證現有臨床藥物,找出當中具潛力抑制Covid-19的化合物。

公司CEO Christian接受本刊電話訪問時表示,由於具治療潛力的化合物多達數十億種,需要超級數據處理系統,才能有效挑選。因此,2月Innophore推出Fastcure計劃,與歐洲多個機構合作,例如巴塞隆拿超算中心、Vienna Science Cluster、Graz科技大學等等,集合各地超級電腦運算能力,縮短篩選時間。

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Christian(右)大學時就讀生物化學,並獲博士學位。(受訪者提供)

Innophore擅長開發蛋白酶抑制劑,阻止冠狀病毒中的蛋白酶(protease)協助複製後代,此方法過去一直用於不少針對愛滋病毒和丙型肝炎的藥物。他認為,對於全新未知的新型病毒,生物資訊學具多種優勢,例如更快獲得模擬實驗數據,短時間內收集大量數據,有助未來進一步深入分析。

除了尋找解藥,科技於抗疫上也有作為。舉例說,中國國家超級計算天津中心的超級電腦「天河一號」,便透過AI分析肺部電腦掃瞄畫面,10秒內即可診斷是否患上新冠肺炎;2月阿里巴巴旗下的阿里雲也早作準備,開發出智能化全基因組診斷和分析系統,利用AI加快疑似新冠肺炎病例的基因分析,由原本數小時縮短至半小時,並能精準檢測出病毒有否變異。

撰文:鄭雲風 本刊記者

——節錄自《信報財經月刊》5月號《聰明錢抗衰退》