智能机器人药物研发实验室首次亮相，或将引领

作者：王韵壹、李英、熊慧卿

以 AlphaFold 为代表的人工智能实现了准确预测蛋白质三维结构，破解了 50 年的生物学难题；以 " 可程序化 " 的 mRNA 为代表的数字生物学技术，在新冠药物研发领域初显锋芒；以双臂机器人为代表的自动化技术，使高效生产达到了全新的水平…

在科技交叉越来越频繁的当下，人工智能、机器人技术、数字生物学已经成为了底层的 " 数字基建 "，为生命科学的发展带来了越来越多的突破。那么，当人工智能、机器人技术、数字生物学等被寄予厚望的技术相互叠加时会发生什么？指数型技术的融合将如何改变传统药物研发？

本周 AI 制药领域的明星公司英矽智能完成 D 轮融资，同步首次官宣了正在建设中的全自动化智能机器人药物研发实验室。作为影响第五次工业革命的前沿技术的融合落地应用场景，这个实验室不仅有望高效变革早期药物发现流程，同时也将作为机器人生物数据工厂，补充庞大的数据资源，以进一步对其人工智能平台的训练与迭代。

为早期药物发现注入新动能

英矽智能成立于 2014 年是最早一批人工智能制药公司，在创立之初就试图以人工智能驱动早期药物发现的关键步骤。在不断训练夯实人工智能技术并汲取跨国药企的合作经验后，英矽智能推出了包括人工智能靶点发现引擎 PandaOmics、小分子化合物生成引擎 Chemistry42 等在内的 Pharma.AI 人工智能平台，并在自有生物医药研发管线和外部合作项目中，对平台的药物发现能力展开验证。

英矽智能创始人兼首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士表示，现在想要做的就是把这些经过验证的人工智能平台应用于机器人实验室场景，进一步自动化药物发现能力：" 我们希望走得更远，不止于人。我们想先做动物实验，对动物细胞、动物组织进行剖析，从而深入了解人类生物学，并学习如何从动物组织、动物细胞中识别靶点、进行验证并将其与人类联系起来。这是因为世界杯2022预选赛积分榜行业最大的问题之一就是转化，我们想要确保动物和人类数据完全匹配。"

智能机器人实验室通过将人工智能与机器人、自动化技术相结合，利用机器人自动化技术完成传统由人工操作的等早期药物研发中的生物学实验。此外，实验中产生的所有新数据，可以用来进一步扩充英矽智能庞大的在线数据库。" 我们计划将智能机器人实验室与英矽智能自主研发的人工智能平台形成闭环，从而实现对人工智能预测结果的实验验证，以及实验数据驱动的 AI 算法迭代优化。我们期待通过智能机器人实验室帮助拓展内部自研管线，同时也为生物医药产业的发展注入新动能。"

从概念到实践，智能机器人实验室的应用

从生物学角度，机器人实验室可以进行自动化高通量生物活性测试，支持高内涵高通量筛选及下一代基因测序；在药代动力学方面，机器人实验室可以自动收集溶解度、透膜度、代谢稳定性等众多体外数据。此外，实验室在靶点发现和验证方面也有着更广泛的应用，比如促进合成致死领域的靶点发现等。

具体而言，智能机器人实验室首先通过靶点发现平台 PandaOmics 将靶点和特定疾病联系起来，然后利用机器人自动化技术完成传统由人工操作的靶点验证生物学实验，包括：基因敲除 / 插入、体外分析和测序、细胞成像和观察、深度表型分析等，最终帮助科学家进一步确认靶点。

英矽智能首席科学官任峰博士介绍道：" 机器人实验室可以利用基因编辑或者化合物对细胞进行干扰，通过对干扰前后的细胞分别进行高通量和高内涵成像，可以对比细胞在干扰前后的表型变化。此外，对干扰前后的细胞分别进行测序可以帮助确认化合物到底影响了哪些基因的表达。这样，就可以比较容易地找到化合物所影响的基因，并了解这些基因与哪些表型相关联。"

" 人工智能赋能新药研发的竞争，会逐渐从算法的竞争过渡到数据的竞争。" 英矽智能建立该实验室的初衷之一就是产生更多的独有和合作的数据，从而帮助人工智能算法优化。此外，药物研发实验室在自动化的基础上，加入了人工智能的元素，使该自动化的流程不是由人而是以由 PandaOmics 为代表的人工智能来控制，这也是智能机器人实验室与普通自动化实验室的最大区别。任峰认为，" 智能机器人实验室是未来的发展方向，以后它的应用会越来越广泛，人类的重复性劳动将逐渐被机器所取代。"

联动生态圈上下游打造行业标杆

而这样一个融合人工智能、机器人技术、数字生物学等跨界学科的智能机器人实验室，也离不开生态圈上下游的支持。