李游將電腦上密密麻麻的符號數據，運用到新藥篩選上來。

??提到程序員，人們往往瞬間聯想到格子襯衫、雙肩包、坐在電腦前敲代碼等畫面，而提到生物藥企實驗室的工作人員，人們眼前又可能會浮現出白大褂、護目鏡以及一堆冰冷的實驗器材。如果程序員與生物藥企實驗室工作人員結合呢?很多人會覺得難以想象。

??其實，在成都先導藥物開發有限公司(以下簡稱“成都先導”)，就有一批“程序員”活躍其中。成都先導有一個在生物藥企不常見的部門——“干實驗室”，其成員幾乎全部是“程序員”。但與傳統意義上程序員不同的是，他們的工作主要是以成都先導的DNA編碼化合物庫為平臺，結合生物和化學專業知識，利用人工智能，高效地找到新藥研發所需的小分子化合物，從而大大減少新藥篩選的時間和成本。在這個過程中，他們也要像程序員那樣寫代碼，建立相關的數據模型。

??“程序員”參與新藥研發 用AI揪出潛在匹配目標

??4月24日，記者走進成都先導“干實驗室”。與一般的實驗室不同，這里看不見身穿白大褂的實驗人員，沒有瓶瓶罐罐的實驗器材，也沒有各種名稱復雜的化學試劑。辦公桌、電腦便是實驗室的全部配備。一眼看過去，無論是工作人員的穿著還是辦公場地的布置，很難從中看出傳統生物藥企的影子。

??然而，通過實驗室工作人員李游的介紹，深藏在平凡表面背后的生物醫藥特點絲絲縷縷浮現，“你眼前看到的這些電腦，就是我們的實驗器材。”李游說，這些電腦是用來幫助實驗室人員在新藥篩選過程中進行數據分析的。

??“我的工作就是數據分析、算法研發、大數據分析平臺搭建和應用。”李游說，DNA編碼化合物庫新藥篩選，發現與相關靶點匹配的先導化合物，一般要經過7個步驟，數據分析是其中一個步驟。“數據分析主要是結合AI，通過序列解析和大數據分析找出與靶點匹配的潛在小分子化合物。”

??李游打了一個比方——“每個小分子化合物有一個DNA標記。打個比方，這里有一盒糖紙包裝統一、但口味不同的糖果。在沒有品嘗前，你并不知道隨手拿到的糖果會是什么口味。但如果給不同口味的糖果設計帶有身份標記的二維碼，吃之前先掃一掃二維碼，便能找到你想吃的那顆糖果。”在這個比喻里，糖果便是小分子化合物，二維碼是DNA標記，掃碼的過程就是實驗室“程序員”進行數據解析的過程。李游說，成都先導DNA編碼化合物已達到千億級，從中找到目標對象，猶如在汪洋大海里尋找一粒沙子。“不過，通過大數據分析，定位與靶標蛋白相互作用的小分子化合物的過程卻很快，一般3天左右即可完成。”

??每周處理幾十億條DNA數據 新藥篩選減少2/3的時間

??在李游的工作電腦上，滿屏都是符號與數據，讓人有一種看“天書”的茫然，更別說將其運用到新藥篩選上來。但在李游眼里，這些“天書”是世界上最美妙的語言之一。

??“我本科是動物醫學，但因為不喜歡做生物實驗擺弄瓶瓶罐罐，所以后來碩博都選了生物信息專業。”博士畢業后，李游來到成都先導，成為“干實驗室”中的一員。在成都先導任職一年多來，前前后后參與新藥篩選也有20多個項目了，“目前針對所有內部和客戶的新藥篩選項目，每周至少需處理兩張測序芯片約幾十億條DNA數據。”李游介紹，經過數據分析，再由實驗室進行化合物合成、活性驗證等幾個步驟，整個新藥篩選過程才算完成。

??“傳統的化合物庫合成與篩選需要9到18個月左右，但有了‘干實驗室’以后，只需要3到6個月時間，減少了約2/3的時間。”成都先導研發中心化學總監劉觀賽說，藥物研發速度慢，失敗率高，一直是全世界藥物研發企業希望解決的問題，而通過大數據和人工智能，讓數據的計算模擬新藥篩選、藥品研發過程，預測藥品的效果，可以極大避免代價高昂的臨床試驗失敗。在劉觀賽看來，人工智能應用與生物醫藥，將為制藥業甚至整個社會帶來翻天覆地的變化，在新藥研發領域大放異彩，為患者帶來更多治愈疾病的好藥。（記者 何汶蔚 鄭其 攝影 鄭毅）