9月23日，據(jù)華為云公眾號(hào)消息，華為全聯(lián)接2021隆重開幕，華為高級(jí)副總裁、華為云CEO、消費(fèi)者云服務(wù)總裁張平安發(fā)表“深耕數(shù)字化，一切皆服務(wù)”主題演講，并重磅發(fā)布了華為云盤古藥物分子大模型。  

今年4月，華為云發(fā)布了盤古系列預(yù)訓(xùn)練大模型，包括自然語言處理（NLP）大模型、計(jì)算機(jī)視覺（CV）大模型、多模態(tài)大模型和科學(xué)計(jì)算大模型。華為云盤古藥物分子大模型是“盤古家族”的新成員，是專門面向藥物研發(fā)領(lǐng)域推出的預(yù)訓(xùn)練大模型，旨在幫助醫(yī)藥公司開啟AI輔助藥物研發(fā)的新模式。  

華為云深度聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院上海藥物研究所，共同訓(xùn)練了華為云盤古藥物分子大模型，賦能全流程的AI藥物設(shè)計(jì)。依托華為云一站式醫(yī)療研發(fā)平臺(tái)EIHealth，盤古藥物分子大模型學(xué)習(xí)了17億個(gè)藥物分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)。在藥物生成方面，實(shí)現(xiàn)了對(duì)小分子化合物的獨(dú)特信息的深度表征、對(duì)靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的計(jì)算與匹配，以及對(duì)新分子生化屬性的預(yù)測(cè)，從而高效生成藥物新分子；在藥物優(yōu)化方面，實(shí)現(xiàn)了對(duì)篩選后的先導(dǎo)藥進(jìn)行定向優(yōu)化。

華為云盤古藥物分子大模型依托華為云醫(yī)療智能體EIHealth平臺(tái)，其設(shè)計(jì)在2020年和2021年連獲兩屆德國(guó)RedDot紅點(diǎn)設(shè)計(jì)大獎(jiǎng)，提供了更加友好的用戶體驗(yàn)和易用性，能夠更高效地輔助科研人員完成智能藥物篩查和藥物優(yōu)化生成，讓每一個(gè)醫(yī)療行業(yè)工作者都可以方便地利用AI解決工作中遇到的問題。  

在實(shí)際應(yīng)用中，華為云聯(lián)合西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院，基于華為云盤古藥物分子大模型研發(fā)出全新的廣譜抗菌藥物，將先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至一個(gè)月，大幅提升新藥研發(fā)效率。其中，通過華為云盤古藥物分子大模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化器，有效地提升了小分子化合物與目標(biāo)抗菌靶點(diǎn)蛋白的結(jié)合，同時(shí)降低其與人體蛋白的結(jié)合，從而減弱了廣譜抗菌藥對(duì)人體正常細(xì)胞可能產(chǎn)生的毒副作用。    

除華為云外，百度、騰訊等科技巨頭布局AI醫(yī)藥研發(fā)。隨著科技技術(shù)的不斷發(fā)展，以人工智能、云計(jì)算等科技技術(shù)為生命科學(xué)領(lǐng)域帶來創(chuàng)新活力。與此同時(shí)，不少科技巨頭紛紛進(jìn)軍醫(yī)療，尋找如何通過大數(shù)據(jù)、人工智能等科學(xué)技術(shù)加速新藥研發(fā)進(jìn)程、助力提升新藥研發(fā)的效率、成功率和創(chuàng)新。  

據(jù)IDC最新報(bào)告顯示，2020年新冠肺炎疫情加速了生命科學(xué)研發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展。并指出在新藥研發(fā)中，藥物發(fā)現(xiàn)、藥物仿真等研發(fā)工作越來越依賴大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，并借助云計(jì)算技術(shù)的計(jì)算力，極大地提高了新藥研發(fā)效率并加速了研發(fā)進(jìn)程。  

2020年9月，百度創(chuàng)始人李彥宏作為牽頭發(fā)起人，正式成立“百圖生科”，英文名為BioMap，并親自擔(dān)任董事長(zhǎng)。百圖生科致力于用高性能生物計(jì)算和多組學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)加速創(chuàng)新藥物和早篩早診等精準(zhǔn)生命科學(xué)產(chǎn)品的研發(fā)。今年7月，百圖生科獲超億美元A輪融資，將主要用于技術(shù)研發(fā)和人才引進(jìn)。  

2020年7月，在2020世界人工智能大會(huì)云端峰會(huì)上，騰訊自主研發(fā)的首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)云深智藥（iDrug）正式對(duì)外發(fā)布。該平臺(tái)旨在覆蓋臨床前新藥研發(fā)的全流程，包含蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、虛擬篩選、分子設(shè)計(jì)/優(yōu)化、ADMET性質(zhì)預(yù)測(cè)（即將開源）及合成路線規(guī)劃等在內(nèi)的五大模塊，幫助研發(fā)人員提升臨床前藥物發(fā)現(xiàn)的效率。  

除此之外，諸如晶泰科技、英矽智能等企業(yè)也在加速AI藥物研發(fā)的布局，包括從靶點(diǎn)驗(yàn)證、化合物篩選、先導(dǎo)物研發(fā)和優(yōu)化等。