去年《我不是药神》电影的火爆，让很多人知晓了原创药和仿制药的关联，以及由此带来的医药市场中的利益纠葛。

开发一种新药前期投入巨大，制药公司往往需要花费几十亿美金研究出一种重磅药物，然后再花费几十亿美金保护这个药品的专利。然而，就像现在用于普通装潢的廉价铝曾经被英女皇高价买做戒指一样，时代变迁，如今，AI已经可以在几秒钟之内，计算出合法仿制特定药物的途径。

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新化学药物的发明，主要依靠有机化学家通过化学反应合成目标产物。通常的过程是，确定了目标结构之后，进行理论上的逆向拆分，断开化学键，不断将产物还原到最原始的便宜且简单易得的原料，然后再购买原料，按照顺序通过原料药品合成出最终的目标药物。这个过程方法叫做逆合成法，在有机化学领域被广泛应用。

从中国的炼金术发展到今天的化学学科，化学被看成最接近魔法的科学，而在这个“魔法”的领域，逆合成法又被称为化学界合成的艺术。说它是艺术，因为这是一个没有标准答案的过程，每一个阶段应该切割哪一个键，都是靠实验者的知识积累与经验来判断，只有相对优化的解而不是唯一最终解。韩国蔚山国家科学技术研究所（UNIST）的Bartosz Grzybowski长期以来致力于开发一种名为Chematica的AI，探求的就是这种艺术。

终于在去年，Grzybowski证明Chematica可以比化学家设计出更短更高产率的复杂化合物合成路线，而且这些路线确实可以在实验室中得到验证。

现在，他开始用AI查找不仅有效，而且从未被前人发现过的合成路线。这一方向意义深远，因为药物公司为了维持自己的利益常常把一种药物的很多合成路线都申请了专利，这样在药品专利过期之后，由于路线专利还未过期，其它公司要生产这种药常常仍然必须要给持有路线专利的公司支付专利使用费。

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换句话说，除非别的药物公司能提出全新的合成路线，否则一些重要药物就会被特定的几家公司垄断。而Chematica的发明，已经成功地应用于发现新路线，推动了新抗生素、新抗骨癌药和新糖尿病药的研发。

这一人工智能软件纳入了数百个已有专利保护的药物合成反应，然后在设计新的合成路线时会避开它们。开发过程中最困难的部分就是编写Chematica避开专利保护的那一段程序，因为以前Grzybowski没有做过类似的工作。他说：“制药公司花费几十亿美元来保护这些专利，很多人以为这些专利‘穿着防弹衣’，无缝可入，但其实是有办法可以避开保护措施的。”

去年，Grzybowsk和他的同事尝试通过Chematica，用水、食盐、硫酸等简单化学品，合成神经毒剂VX气体等剧毒物品，结果引起了五角大楼的重视，邀请他们造访，他们也借此提醒说应当妥善管理易制化学武器的化学品。

Grzybowsk表示，这个研究对于制药公司来说具有鞭策的作用，躺在专利保护上睡大觉的时代也许已经过去了。

在马萨诸塞州剑桥的一家制药公司工作的药物化学家Derek Lowe说：“这项工作十分有意思，而且是我意料之中的研究，在我的期望中，AI就应该是这样解决实际问题，带来巨大进步的工具。很多仿制药公司都在围绕着专利转，努力寻找替代方法。专利本身是一定存在漏洞的，寻找这些漏洞有很多途径，AI不过是其中一种具有较多优势的方法。” Lowe希望制药公司能够多采用Chematica这样的AI来辅助开发新药，必定事半功倍。

事实上，Grzybowski开发的这款Chematica去年已经被制药界的巨头默克尔收购，默克尔将它冠牌Synthia并对外销售其使用权。很多人也许疑虑，有了人工智能是不是意味着有机化学家都得下岗了？Lowe对此表示并不担心，他说：“AI是不会取代化学家的，不过用了AI的化学家可能会取代那些没用的。”

Journal reference: Chem,DOI: 10.1016/j.chempr.2018.12.004

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