赋能创新药临床前研究，「唯信计算」选择数字化智能计算“三步走”

创新药的研发需要投入大量的资金、人力和物力。FierceBiotech 发布了 2021 年研发投入最多的十大制药企业名单，排名第一的罗氏 2021 年研发投入达到了 161 亿美元；阿斯利康的研发投入同比增长了 62%，增速最快，达到了 97 亿美元。

研发一款新药的平均成本约 20 亿美元，平均研发周期是 6.9 年。然而，高投入并不意味着高回报。根据德勤（Deloitte）会计师事务所的报告《2021 医药创新回报率评价》数据显示，2021 年生物制药领域的研发投资回报率是 7%。

药物研发分为临床前研究和临床试验，临床前研究为临床试验提供候选药物，经过四期临床试验筛选获得的药物在经过严格的验证后才能成就一款新药。提高临床前研究的效率是降本增效的关键。人工智能用于临床前研究或成为未来发展趋势，也是探索传统方法不可及的分子空间、靶向部分难成药靶点的有效方法。近期，36 氪对数字化智能计算平台「唯信计算」（Wecomput   Technology）进行了采访，创始人葛虎博士向我们讲述了公司的发展理念和未来规划。

生物计算三项支撑：算法、数据、算力

葛虎曾在恒瑞医药、先声药业担任计算生物负责人，曾负责先声药业近期 5 亿美金海外授权的自身免疫候选药物 IL-2 突变融合蛋白的分子设计。他表示选择创立唯信计算主要有两方面原因：一是时机， AlphaFold2 等技术的突破提升了计算的影响力，也激活了潜在的市场需求；二是信心，曾在药企主持过多个项目落地的他对生物计算充满了信心，" 计算能够创造足够多的价值。"

事实上，各大药企也在加紧布局生物智能计算。辉瑞将延长与 CytoReason 的技术合作协议，其中高达 1.1 亿美元的交易额将用于促进人工智能和疾病模型的开发。美国国立卫生健康研究院（NIH）近期启动了一项新的研究计划，将有 1.3 亿美元流向高质量的生物数据获取项目以及数据分析工具开发项目。诺和诺德 9 月 21 日宣布将联合哥本哈根大学投入 2 亿美元研发用于生物计算的量子计算机。葛虎告诉 36 氪：" 算法、数据、算力共同促成了生物计算的未来前景。"

在算法上，唯信自主研发得新一代免疫原性预测算法 AlphaMHC，在临床数据的验证中精度超越国际知名的 NetMHC 等算法，首次实现了由序列到临床的端到端的免疫原性风险预测。新一代分子三维构象识别算法 AlphaShape，首次将机器学习与物理模型融合，精度超过 OpenEye 的 ROCS 等知名算法。" 类似地，还有自由能微扰算法 AlphaFEP（对标 Schrodinger 的 FEP+）、密码子优化算法 AlphaRNA 等均处于国际领先水平。"

在数据上，通过与制药企业合作，唯信计算将获取稳定的数据来源和积累。葛虎告诉 36 氪：" 明济生物独有的创新生物药筛选优化 STEP 平台可以产生大量高质量的湿实验数据，双方正基于这些数据和计算技术联合研发新一代抗体相关算法，这是相对于有限的公开数据的有效补充，这种模式比自建平台更经济，高效，双方各取所需，我们也希望能跟更多企业达成类似合作，互惠共赢。"

此外，唯信计算利用自主研发的 WeMol 平台进行系统化的数据管理，从而提升数据利用效能和团队协作水平。唯信计算告诉 36 氪："WeMol 是成熟的软件产品，能够实现分子信息数字化，分子设计智能化。" 其通用模块能够兼容不同数据类型，通过集成 80 多个不同的计算模块实现计算流程化、自动化，另外，WeMol 可以根据客户需求实现云端部署和本地部署。

企业供图

在算力上，唯信计算是英伟达（NVIDIA）Inception 计划的成员之一，通过和英伟达的深度合作，将 GPU 加速技术运用在模型计算上。例如，算法加速助力唯信计算实现了 LNP 和 mRNA 自组装全过程的动态模拟，该方法可用于 LNP 及 mRNA 的结构或组分的设计及其高通量筛选；在小分子高通量虚拟筛选中，唯信计算自主研发的分子构象识别算法 AlphaShape 在算力支持下，能够实现每天 2 亿个化合物的筛选。此外，唯信计算采用云计算和超算技术，与 AWS 亚马逊云及郑州超算中心合作，将 WeMol 云端版本部署其中。

在技术端，唯信计算将布局 HIT-LEAD-PCC 的全流程临床前研究，软件和算法具备自主知识产权且相比传统方法有效能提升。" 唯信计算的全自动智能抗体人源化平台与传统的文库筛选方法相比，人源化设计和验证的时间从 3-6 个月缩短到 3 周；与 CADD 设计方法相比，设计时间从 1 天缩短到 2 分钟，一轮活性维持率从 70% 提高到 90% 以上。"

从 CRO 服务、软件、专利技术平台，到药物管线

生物计算往往要求多学科不同领域交叉。唯信计算的团队成员具有不同的科研背景，涉及人工智能、分子模拟、数据科学、药物研发、软件工程。