Quris使用AI加快药物研发并减少动物试验
对动物进行试验对药物研发过程而言令人遗憾，但似乎没有很好的替代小鼠的方法，即便它们并不完全等同于人类。Quris公司称，他们通过将人工智能与“芯片上的患者”数据相结合，首次创造出真正可行的替代方案，可实现可靠的测试与自动化，且成本显著降低——无需小鼠。
该公司已融资900万美元，以从试点过渡到量产，其明星级的投资人和顾问团队表明，这一方法具有坚实的基础优势。
核心理念很合理：构建更好的人体微型模拟系统，并利用它收集机器学习系统易于解读的数据。当然，说起来容易做起来难，但研究人员一旦想出这一点，公司便着手开发。
这家以色列公司的方法基于哈佛大学一项大型研究，该研究涉及所谓的“芯片器官”。这些系统虽然仍相对较新，但使用少量由干细胞培育的组织（“类器官”）作为药物或疗法的测试平台，能够很好地展示例如人体肝脏对某些物质组合的反应。
哈佛研究人员发现，将多个“芯片器官”系统（例如肝脏、肾脏和心脏细胞）连接在一起，最终可以获得效果惊人的人体模拟。当然，没有什么能比得上真实人体，但这种串联的类器官系统，即“芯片上的患者”，可能成为小鼠测试的真正替代方案。后者仍是观察治疗如何影响整个器官系统的最常见方式，尽管经过小鼠阶段的物质只有大约10%能成功通过人体测试。
Quris首席执行官表示，该研究发布后，他和同事们意识到了其潜力，并开始研究需要在工程和人工智能方面做些什么，才能将其从实验系统转变为可扩展的产品。这不仅仅是替代小鼠，而是以相对低廉的方式，在无需真人的情况下进行有限的人体测试。
“假设你是一家制药公司。你是否想等到临近临床试验时，才弄清楚一个在纸面上看起来很好的分子是否真的有效？你可以尽情进行基因组学方面的各种发现，但这并不能帮你绕过那些90%都会失败的小鼠实验。它能让你在参赛前就选出“赢家马””
考虑到候选药物进入临床阶段可能需要花费数亿美元，即便花费一小笔钱来筛除几种注定失败的候选者，也绝对值得。如果该方法准确，那么风险几乎为零，只要避免哪怕一次昂贵的死胡同，就能收回成本。换句话说，软件领域“尽早失败、低成本失败”的思路，其实从来都不是合适的选择。
Quris的系统采用了该公司所称的“芯片上的芯片”技术——多个类器官系统（芯片）按顺序排列（位于另一块芯片上），但仍比现代实验室系统小一个数量级且更高效。要像哈佛研究人员那样运行一百个模拟人体，将需要数百万块芯片，而Quris的系统使用的生物材料更少。它可以实现自动化，并配有训练有素的机器学习模型。
Quris强调的另一个方面是：独特的数据集将驱动一种独特的人工智能，它能够理解并帮助开展和解读实验。人工智能已在现有药物以及部分待上市药物上进行训练，学习各种传感器信号对物质安全性意味着什么。这使得能够在少量芯片上进行有效测试，而不是例如在500只小鼠身上进行。
芯片本身也并非都一样。通过精心操纵干细胞和组织并仔细筛选，可以测试不同类型的人群、各种状态或表型。如果公司有一款效果良好、但在10%的病例中引起副作用的药物，那么对各种遗传易感性或复杂因素进行自动测试，可能有助于查明哪些遗传因素导致了这些副作用。
由于人工智能掌握所有这些信息并对所有数据进行分类，它应当能够仅依靠相对较少的自动化测试，就足够准确地判断某种药物是否适合进行人体试验。如果没有人工智能的解读，这些数据会突然变成一个需要数篇博士论文才能解决的问题。不过，Bentwich立即指出，他们绝不指望完全排除生物学因素，只依赖人工智能。
“这看起来确实是一个非常大的机遇。我在化学的其他领域也有过类似的想法，即可以利用人工智能进行这些预测。当然，这不会取代测试，但会缩小可能性的范围，而且在我看来，这将大大加快这一任务的进度”
这种商业模式有两种选择。一种是为制药公司提供药物候选分子筛选服务，其收费取决于结果的准确性，例如，经系统批准的药物按预期进入指定的测试阶段。另一种是开发自有药物。目前，该公司拥有一种脆性X综合征自闭症药物，计划于2022年进入临床试验。
“这将不再只是制药公司昂贵的实验。再过5到10年，数亿人都可能参与其中。仔细想想，我们现在的做法相当野蛮。你去药房，药剂师列出可能的副作用，但你并不确定。你是不是实验用的小白鼠？答案是：是的，我们都是实验小白鼠。但这只是第一步”
