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2022年10月11日，DNA测序领域执全球牛耳者Illumina宣布，制药与生物制药公司阿斯利康开展战略研究合作。前景
通过结合双方在基因组解释和基因组分析技术方面的联手利康优势以及行业专业知识，来加速药物靶点的进军发现。这项合作将评估综合了这些技术的制药大框架能否提高药物靶点发现的产量和可靠性，并根据人类组学知识开发有前景的前景药物。如果初步的联手利康合作是成功的，两家公司还将重新评估长期合作伙伴关系，进军并进一步推进靶点和药物的制药开发、临床试验以及向监管部门申请的前景提交。
此次合作利用了Illumina用于解释基因组数据的联手利康下一代基于AI的工具PrimateAI和SpliceAI，以及阿斯利康用于罕见变异基因组发现的进军分析框架，以及后者自己的制药AI工具，包括JARVIS和错义容忍率等计算机预测器。PrimateAI是一个深度神经网络，训练了从人类和动物身上收集的数十万个基因变异，能够预测哪些突变会导致疾病。SpliceAI是一个独立的开源深度学习工具，旨在发现那些可能与患有罕见遗传病及其他疾病有关的以前被忽视的非编码突变。Jarvis是一个综合的深度学习框架，用于扫描全基因组中的非编码区域以寻找潜在的有害变异。阿斯利康将整合以上的这些AI程序进一个更大的框架中，然后利用该框架分析其数字生物库中的大规模多组学数据集。这些功能相互补充的AI工具将更好地查明致病的基因变异，为之后开发安全有效的疗法提供关键的基础。
Illumina的首席战略和企业发展官兼临时首席财务官Joydeep Goswami表示：““Illumina和阿斯利康各自具备行业领先的能力，将在通过识别致病变异来提高药物研发效率方面处于独特地位。”“通过识别那些显示出与人类疾病存在因果关系证据的基因，组合的AI框架有潜力优先找出那些更有可能被批准的候选药物。”
图1 Joydeep Goswami（图源：Illumina官网）
阿斯利康基因组学研究、发现科学、研发中心负责人Slavé Petrovski表示：“把AI工具和框架的持续创新应用于不断增长的人类基因组学、转录组学和蛋白质组学医学研究资源，将使我们能够回答一些原来棘手的问题，有助于我们以更高的成功率发现新的药物靶点，并明确哪些患者最有可能从我们开发的新疗法中受益。”
图2 Slavé Petrovski（图源：阿斯利康官网）
这不是Illumina第一次将目光投向制药领域，可以说，过去的一年里，Illumina动作频频，正在有计划地进军AI药物研发领域，一改以往向各类生物技术公司出售测序设备的商业模式，从 “卖水人”变为亲自下场淘金。今年1月摩根大通医疗会议上，Illumina宣布与范德堡大学医学中心（Vanderbilt University Medical Center，VUMC）全资子公司生物新药研发商Nashville Biosciences达成一项长期协议，携手解锁来自VUMC生物样本数据库的25万个与临床信息相结合的全基因组序列，从而推进诊断、预防和治疗一系列人类疾病的新方法。4月27日，Illumina在世界伴随诊断峰会上宣布与强生旗下的Janssen Biotech建立长期战略合作，利用Illumina包括基因组解释工具、全基因组测序和多组分析服务在内的资源组合，以共同开发癌症的伴随诊断。同月，Illumina宣布与医疗投资管理公司Deerfield Management建立为期5年的合作关系，利用基因组工具和遗传知识来选择成功概率更高的项目，降低研发成本，加快尖端疗法的批准。
这些合作将会给Illumina带来下游收入的分成， Goswami表示，这是Illumina长期战略的一部分：“这些东西需要 10 多年才能上市并商业化。”但更低的药物研发风险和更短的获批上市带来的前景是诱人的。药物研发的过程中制药公司往往会面对海量的信息，却难以从中产生大量的洞见。“作为基因组专家，我们有独特的视角。这些AI工具和框架汇集了我们数十年的经验，能够查看基因组数据并从噪声中解析信号，为制药公司在能力薄弱的环节提出一些建议。”
Illumina的这些举动不仅仅是出自将其业务由测序工具变为多元化来应对潜在的份额损失的考量。面对新药研发周期长、费用高、风险的普遍特点，将AI应用于靶点发现、化合物合成、新适应症发现、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计、药品检查等场景无疑代表着未来的一种提高成功率、降低成本的方向。生物学50年来重大难题——蛋白质折叠预测的攻克就出自于谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的深度学习算法AlphaFold。Illumina的首席技术官Alex Aravanis指出：“人类遗传学和AI的学科交叉将会带来下一代的药物发现。”而作为基因测序市场霸主的Illumina，恰巧手中就掌握着解决现有未被满足的疾病治疗方案需求的工具。
不过，目前AI药物研发尚处于起步阶段，全球范围内尚无一款AI研发的药物成功上市。IT巨头、AI药物研发初创企业和大型药企凭借各自的资金、算力、数据经验等优势切入行业，能否找准适合自身的商业合作模式进行取长补短，真正走到盈利那一步，还需要时间来给出答案。
参考资料：
[1]https://www.fiercebiotech.com/medtech/illumina-joins-astrazeneca-ai-driven-drug-discovery-project
[2]https://www.illumina.com.cn/company/news-center/press-releases/press-release-details.html?newsid=610e7fbe-cae9-4f64-a07d-8ebabce60b38
[3]https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/genbio.2022.29036.gil