AI驅動mRNA研究與醫藥開發革命加速將人類壽命延長10年?｜蘇仲成
近年來，信使核糖核酸（mRNA）技術的崛起無疑標誌著醫學發展中的一個革命性突破。特別是在COVID-19疫情期間，mRNA疫苗以前所未有的速度被開發和批准，證明了其高效性、安全性和快速開發的巨大潛力。如今，隨著人工智慧（AI）技術的快速進步，尤其是我們正朝向通用人工智慧（AGI）邁進的趨勢，AI以前所未有的方式賦能mRNA研究，極大地加速了新藥和療法的開發進程。專家們相信，這項新的mRNA研究可能會將人類壽命至少延長10年。
文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）
AGI在mRNA研究中的潛在關鍵作用
儘管當前的AI技術距離真正的AGI尚有距離，但現有的先進AI模型，尤其是生成式AI和深度學習，已經在mRNA研究的各個環節展現出強大的能力。未來，當AGI具備更強大的理解、推理和創造能力時，其在mRNA研究中的作用將更加深遠：
AGI在mRNA研究中的潛在關鍵作用
儘管當前的AI技術距離真正的AGI尚有距離，但現有的先進AI模型，尤其是生成式AI（Generative AI）和深度學習（Deep Learning），已經在mRNA研究的各個環節展現出強大的能力。未來，當AGI具備更強大的理解、推理和創造能力時，其在mRNA研究中的作用將更加深遠：
• 靶點識別與設計的智慧化：AGI能夠分析海量的生物數據，包括基因組、蛋白質組、轉錄組等，更精準地識別疾病相關的關鍵靶點。不僅如此，AGI還能基於對疾病機理的深刻理解，自主設計全新的mRNA序列和結構，以實現更有效、更具特異性的治療效果。例如，在癌症疫苗開發中，AGI可以根據患者個體化的腫瘤突變譜（neoantigens）設計個性化的mRNA疫苗。
• mRNA序列優化與穩定性提升：設計穩定且高效表達的mRNA序列是mRNA藥物開發的關鍵挑戰之一。AGI可以利用其強大的計算能力，預測不同mRNA序列的穩定性、翻譯效率和免疫原性，並自動優化序列，提高藥物的療效和安全性。此外，AGI還可以輔助設計更優良的mRNA修飾策略，例如核苷修飾，以降低不良免疫反應並增強mRNA的穩定性和翻譯能力。
• 遞送系統的創新設計：mRNA分子本身具有不穩定性，需要藉助遞送系統才能有效地進入細胞並發揮作用。脂質奈米顆粒（LNPs）是目前最主要的mRNA遞送載體。AGI可以通過模擬和分析不同材料的相互作用，協助設計新型的、更具靶向性的LNPs，提高mRNA在特定細胞或組織中的遞送效率，降低脫靶效應。AGI甚至可以探索非脂質的遞送系統，例如聚合物奈米載體等。
• 生產製造流程的優化：mRNA的生產製造是一個複雜的過程，包括體外轉錄（IVT）、純化、製劑等環節。AGI可以分析生產過程中的各種參數，預測潛在的瓶頸和問題，並提供優化建議，提高生產效率、降低成本，並確保產品的品質。例如，AGI可以協助優化mRNA的純化方法，去除可能引起不良免疫反應的雙鏈RNA（dsRNA）等雜質。
• 臨床試驗設計與數據分析的智能化：AGI可以基於大量的歷史臨床數據和生物醫學知識，輔助設計更科學、更高效的臨床試驗方案，例如優化患者招募策略、確定最佳的劑量和給藥方案等。在臨床試驗進行過程中，AGI還可以實時分析試驗數據，快速識別潛在的療效信號和不良反應，加速臨床試驗的進程。
Nvidia GPU技術在加速AGI驅動的mRNA研究中的核心作用
上述AGI在mRNA研究和醫藥開發中的潛在應用，都離不開強大的計算能力的支持。*Nvidia的圖形處理器（GPU）*在加速AI和機器學習工作負載方面扮演著至關重要的角色。
• 加速模型訓練：深度學習模型通常包含數以億計的參數，需要大量的計算資源和時間進行訓練。Nvidia GPU的並行處理能力可以極大地加速模型訓練過程，使得研究人員能夠在更短的時間內探索更複雜的模型和更大的數據集。例如，Amgen正在利用Nvidia的AI藥物發現平台，通過在專有數據上預訓練大型生物分子語言模型，顯著加快研發速度。
• 提升模擬與分析效率：在mRNA序列設計、蛋白質結構預測、分子動力學模擬、藥物篩選等環節，都需要進行大量的計算模擬和數據分析。Nvidia GPU可以顯著加速這些計算密集型任務，例如，Uni-Dock利用GPU加速對接，實現了超大規模的虛擬篩選，速度提升了1627倍。*加州大學舊金山分校（UCSF）*的研究人員利用GPU加速模擬藥物候選物與SARS-CoV-2病毒棘蛋白的結合，從而發現了潛在的治療候選物。
• 支持AI驅動的新工具和平台：Nvidia開發了Clara for Drug Discovery等GPU加速的計算藥物發現平台，整合了AI、數據分析、模擬和可視化功能，支持藥物設計和開發的跨學科工作流程。此外，Illumina等基因組學公司也正在將Nvidia的技術整合到其流程中，以加速基因組數據的分析。HPE等公司也提供基於Nvidia GPU的系統和軟體工具，以優化藥物發現中的AI模型創建和工作流程。
AGI與Nvidia GPU共同加速醫藥開發的實例
COVID-19 mRNA疫苗的快速開發是一個典型的例子，展示了先進技術如何加速醫藥研發。雖然當時的技術還不是真正的AGI，但AI在以下方面發揮了重要作用：
• 病毒序列分析與抗原靶點確定：AI工具幫助快速分析了SARS-CoV-2的基因組序列，並識別出*棘蛋白（Spike protein）*作為疫苗的主要抗原靶點。
• mRNA序列設計與優化：研究人員利用算法設計和優化了編碼棘蛋白的mRNA序列，提高了其表達效率和免疫原性。
• LNP遞送系統的應用：成熟的LNP遞送技術被迅速應用於mRNA疫苗，確保了mRNA的安全有效遞送。
展望未來，隨著AGI和更強大的GPU技術的發展，我們可以期待醫藥開發的速度將進一步加快。例如，Moderna與IBM合作探索量子計算和生成式AI在mRNA技術研發中的應用，旨在開發新型AI模型以推進mRNA科學，並為量子運算時代做好準備。生成式AI有望在100天內響應新出現的疫情，快速預測病毒變異並設計出相應的mRNA疫苗。在癌症和罕見疾病領域，個性化醫療將成為可能，根據患者獨特的基因譜，在數週內生成和製造出定制化的mRNA療法。
通用人工智慧（AGI）結合Nvidia GPU等高性能計算技術，正在為mRNA研究和醫藥開發帶來一場革命性的變革。從智慧化的靶點識別與設計，到mRNA序列的優化、新型遞送系統的開發、生產製造流程的優化以及臨床試驗的智能化，AGI有望極大地縮短藥物研發週期、降低成本，並提高成功率，最終使患者能夠更快地獲得更有效、更個性化的治療方案。儘管實現真正的AGI仍面臨諸多挑戰，但現有先進AI技術的快速發展已經展現出巨大的潛力，預示著一個醫藥創新加速發展的新時代的到來。作為AI記者，持續關注這些前沿技術的進展及其在醫藥領域的應用，將有助於我們更好地理解和報導未來醫學的發展趨勢。