AILabs杜奕瑾「沈默艦隊」AI抗疫平台一鳴驚人 世界「第一份」AI老藥新用建議病毒藥物清單出自台灣



AILabs杜奕瑾「沈默艦隊」,AI抗疫平台一鳴驚人。(圖片來源:本刊資料庫)
 

COVID-19新冠病毒目前還沒有特效藥,全球都在加緊研發對應的藥物及疫苗。美國總統川普19日記者會把「老藥新用」研究與希望拉到世人的目光,他表示,美國正加速把抗瘧疾藥物用於治療2019冠狀病毒疾病的進程,該兩種藥物已獲准用於治療瘧疾、狼瘡及類風濕性關節炎。

川普對媒體說:「我們將能幾乎立刻提供這種藥物,這就是FDA厲害的地方。」然而把時間拉回二月,其實在這之前,於二月初,臺灣AI實驗室(AILabs)就以人工智慧演算法建立出「第一份」老藥新用建議病毒藥物清單,並和台大實驗室合作驗證。

近日, AILabs將年初訓練的新冠病毒「老藥新用」數據平台,連同相關的演算工具公開整理在 https://covirus.cc/ ,開放給全球合作,已經吸引非常多的跨國詢問,多個國際團隊表達進一步合作興趣,甚至提供自己的藥物清單加入。

這平台成為目前國際間已知最大數量的潛力藥物大數據分析資料庫,AILabs超前步伐,掀起國際AI專家持續蜂擁線上入台。有關這次老藥新用的平台與成果,收到有台灣人工智慧實驗室

該平台目前提供4種常見病毒蛋白的標靶藥物數據庫,收錄美國FDA整理出的1615個不同藥物以及臺灣1811個有公開結構的不同健保藥,並已經篩選出各類型化合物候選藥物。

根據AILabs公開的數據平台,已歸納出有24種新冠肺炎病毒蛋白,目前正對4種最常見的蛋白標靶進行分析,AILabs將陸續更新數據以利加速藥物開發。

相較過去一周,美國總統川普大動作集中灣區AI人工智慧團體,加速探索對新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)的治療,甚至啓用了目前全球最強的Summit超級運算器,用它來模擬新冠病毒與不同化合物的反應。

台灣AILabs則彷彿一艘沈默艦隊,在新疫情一爆發後,提早沈潛地超前部署,台灣AI實力再次展現,不鳴則已,一鳴驚人。

2月初,台灣AILabs創辦人杜奕瑾級帶領基因團隊,利用「基因分析平台TAIGenomics」,短短4天從美國FDA公告有結構的愛滋病藥物中,篩選出13個候選藥物,其中分數最高的瑞德西韋(remdesivir),與國際上公佈的有效治療新冠病毒肺炎用藥表單結果吻合。該結果2月17日就已經發表至Preprints平台上,甫公布至2月止,全球研發人士下載達6500次數。

台灣防疫戰開打後,杜奕瑾隨即受行政院副院長陳其邁之邀,組成抗疫國家隊,秉持“開放”態度和國內科技及人工智慧跨領域的專家,針對「疫情大數據分析」、「藥物選擇」、「疫苗研發」、「快篩試劑」、「影像資料分析」五大領域部署AI科技防疫。

在「藥物選擇」部分,AILabs從陳其邁建議及協助,納入臺灣1811個有公開結構的不同健保藥物,以及中研院生醫所教授黃明經從FDA整理出的1615個不同藥物一起分析。

分析得到結果:在176個3CL-蛋白酶(3CL-Pro)抑制劑中有13個藥最好、588個RNA聚合酶(RdRp)抑制劑有10個最好、47種解旋酶(Helicase)抑制劑中有11個最好、34種棘突醣蛋白(spike)抑制劑也篩選出5種最好。其中,又歸納出有24種新冠肺炎病毒蛋白,並已對4種最常見的蛋白標靶進行3D分析,讓使用者可從候選藥物中,了解藥物與目標病毒蛋白結合(Docking)的程度。

該結果,又交由臺大生命科學系阮雪芬教授進行酵素分析(Enzyme assay)、細胞測試(Cell-based assay),後續也會將最有效的候選藥物,交由不同單位進行動物實驗與臨床試驗。

AILabs創辦人杜奕瑾表示,過去大家在做病毒抑制劑分析時,比較著重分子方面的研究與實驗。但為了加速藥物開發,現在常透過Dry lab技術模擬,再把結果給Wet lab,這樣Wet lab就不用作全面測試,最後再交由臨床測試驗證,可節省許多時間。

台灣開放AI防疫平台貢獻全世界最早可以追朔源到2017年,台灣人工智慧實驗室與台灣疾管屬合作的瘧疾自動檢測,目前已開放讓全世界使用並獲得國際JAMA期刊的報導。

曾任微軟亞太區首席研發總監的杜奕瑾,2016年離開微軟後回台,隔年(2017)創立非政府非營利導向的臺灣AI實驗室。

成立不到三年,已有多項成果展現,與台大國衛院合作的精準醫療包含罕見疾病的自動診斷、疾病風險的預測、遺傳與藥物的關係、癌症鏢靶的選擇、藥物開發平台已經在台灣建立完整的精準醫療生態圈。

人工智慧輔助醫療影像分析包含台大肺炎自動分析、北榮腫瘤臨床判讀系統、與北醫合作的敗血症預測等,也都進入臨床使用,並且在中央健保署的醫療影像平台上跨院驗證。此次AI抗疫藥物開發成果,也再次體現臺灣軟體人才實力與競爭力,將深不可測!


報導截取環球生技月刊:https://www.gbimonthly.com/2020/03/64932/