全球10家頂尖藥企攜手AI新藥研發，他們為何放心拿出核心資料？

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新藥研發領域有一個廣為人知的“雙十定律”：研發一款新藥平均需要花費10年時間、投入10億美元。有沒有更高效的辦法？隨著人工智慧的發展進步，資料對於藥物設計、發現、臨床驗證等各個環節的重要性日益凸顯。

不過與全行業相比，任何一家制藥企業、研發機構所擁有的資料量都十分有限，出於競爭的原因，他們只能依靠各自的資料進行藥物研發。資料量已經成為制約人工智慧藥物研發成敗的關鍵因素之一。

日前，一個囊括了全球10家頂尖製藥企業、由17家合作伙伴共同參與的資料平臺宣佈成立。在該平臺上，相互之間存在競爭關係的企業能夠在不暴露他們所擁有資料的前提下獲得計算結果。這一人工智慧新藥研發專案，旨在打破不同主體間的“資料孤島”，探索一條資料共享的全新模式——利用多家制藥企業的資料，建立更準確的模型，為藥物開發篩選最有效的化合物。

該專案彙集了安進、阿斯利康、拜耳、勃林格殷格翰、葛蘭素史克、楊森製藥、默克、諾華等10家全球頂尖製藥企業，合作伙伴包括一家人工智慧企業、四家初創企業和兩所歐洲大學。

其中，隱私計算公司Owkin提供了基於區塊鏈的資料模型平臺，中央排程程式允許每家制藥企業共享同一個聯邦學習模型。簡單來說，製藥企業在不洩露自身資料的前提下，能夠呼叫更多資料在模型中進行計算，海量資料大大提高了模型預測的準確性和適用性。

在此之前，Owkin在《自然·醫學》雜誌上發表過題為《基於深度學習的間皮瘤分類可改善對患者結局的預測》的論文。論文分析了近3000名患者的數字活檢影象，資料來自多家法國機構。此次，10家制藥企業承諾，在專案的安全性和隱私保護得到證明之後，他們將投入前所未有的海量資料。可以預見，如果該資料共享模式被證明可行，那麼更多藥物研究相關的資料持有者將透過該模式共享資料，“資料孤島”將不復存在。

除了藥物研發，隱私計算在城市治理中也將發揮越來越大的作用。去年，鄭州遭遇百年一遇特大暴雨，此後各地政府都對治理內澇積水十分重視。如何提高內澇預測的準確性，把災後響應轉為災前預警？首批入駐上海資料交易所的隱私計算領軍企業光之樹創始人張佳辰表示，用過去的計算方式，一些敏感卻實用的資料無法用到，比如自來水管網的資料，但透過隱私計算技術，它可以和地形、地理、天文、水文等與氣象相關的資料一同彙總，訓練出精度更高的預測模型，並整合到整個水務系統的應急管理解決方案中。

在武漢東湖高新技術開發區，上海區塊鏈企業零么宇宙正在參與打造國內最大規模的“數字底座”，其中也有隱私計算的身影。與傳統數字城市相比，利用區塊鏈和隱私計算技術構建的“數字底座”擁有自學習能力，當某節點的演算法進化，可在邊緣側節點之間自學習推廣，一體化的系統設計為後續場景的加入預留了介面。

以往，不同部門間的資料格式和結構各不相同，互動起來很不方便。零么宇宙（上海）科技有限公司執行總裁上官芸說，從“條塊式”升級到“底座式”的數字片區建設，就是要打破過去各部門資料不相通的情況，實現資料的統一規劃和介面標準。而要讓各部門放心將資料共享，必然要用到隱私計算。據悉，“底座式”的數字片區將大大降低數字系統的執行成本。據測算，完成相同任務至少可減少1/3的裝置投入。

此外，在此次“數字底座”建設中，基於區塊鏈和隱私計算的“碳賬本”技術得到了初步應用。上官芸介紹，“城市零碳”方案分為兩步：一是記錄，二是預測。區塊鏈技術可以從採集源頭記錄資料資訊、計算存證，並透過模型預測之後將產生的碳排放量。同時，並不是所有資料資訊都需要披露，基於隱私計算可只顯示最終排放結果，為節能減排提供量化行動方案。

作者：沈湫莎

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