多维海拓：MIT创新团队XtalPI以技术和数据来破解药物问题

摘要：2016年6月16日，由多维海拓主办的“中国跨境投资高峰论坛”在北京拉斐特城堡酒店隆重举行，本次峰会以“跨境布局、创新融合”为主题，探讨当下跨境投资领域热点、纵论跨境私募股权行业未来，掀起了对中国企业跨境投资新一轮的憧憬和展望。

峰会上，拥有麻省理工物理学背景的XtalPI创新团队与大家做了分享。该公司主要用大规模云计算资源进行小分子药物晶型预测，极大提高药物晶型的筛选效率，不断研究药物固体制剂新的结构，并通过技术和数据来破解药物当中的多晶型问题。

以下为XtalPI联合创始人赖力鹏发言实录，根据速记整理：

赖力鹏：今天非常高兴能够到这里来跟大家分享一下我们的故事，我本人现在非常紧张，因为比起前两家企业，我们不管从规模、成就还是年龄来说都是非常早期的，但是在这里我希望能够跟大家分享一些我们在创业和正在做的事情，向大家学习。

我们团队的名字是XtalPI，我们研究的方向是药物固体制剂新的结构，我们主要通过技术和数据来破解药物当中的问题。在故事开始之前，我想问在座的每位一个问题，在大家的心目当中，历史上有那么多的法案，最重要的法案是什么？我想不同的人会有不同的答案，我想最重要的是1984年美国通过的一个法案，不仅在一方面平衡了专利药和仿制药之间的竞争，另外一方面直接促生了整个仿制药的市场。

我们看下一个数据，大家可以看到在美国、中国、印度，世界三大人口当中，目前仿制药的规模已经占到了90%以上。这是一个什么概念呢？单仿制药为美国政府节省的开支在过去十几年达到上万亿美元，这是一个什么概念呢？这笔钱相当于两次伊拉克战争的花费的。从另外一个方面，从药物开发来说，依然有着高成本、高风险的挑战，另外一方面对于仿制药不管是从美国政府、中国政府以及社会对这块的要求逐渐的提高，我们有没有新的方法在这样互联网、人工智能(机器学习)、云计算，各方面都在高速发展的时期，我们有没有新的方面在这块寻找新的突破。

对于我们来说，我们找了一个很小的突破点，我们希望这个可以成为一个非常重要的突破点，那就是药物固体制剂的多晶型问题，大家小时候用的铅笔也可以形成金刚石，对于药物来说不同的结构可能会在吸收、溶解，甚至是药物的毒性上产生巨大的差异。

在另外一方面，对于药厂来说，他们除了保护自己的药物分子，在分子层面上对自己的原创进行一个市场的保护之外，通常他们还会利用固体结构对药物研发成果进行一个保护，所以从市场和保护来说，药物的制剂和药物结构来说都提供了巨大的市场价值。

目前来说，基本上所有的药厂都是通过成千上万次这种实验试错的办法去探索一个最适合做药的晶体结构，我们做的就是通过大规模的计算，为药厂制定这样一个作战地图，而有的放矢的寻找到最适合用来制药的固体结构。

我们擅长的地方是用高速和准确的算法，同时结合大规模上千、上万跟CPU的计算为现代的实验进行一个实验数据和计算的整合(将来可能还会用到GPU，利用GPU的浮点数运算优势)，用更现代的方法来进行药物机型的开发。具体来说下面三个方面，第一、人工智能(机器学习)，最近也比较热，我们想说一下人工智能不仅可以下棋，也可以来制药。第二个是云计算，我们通过自己的技术重新整合起来，达到以往在国家实验室才达到的超级计算的性能。另外一个结合了我们高校量子化学的做法，这三者的结合才能保证我们对机型预测的准确度和最全的覆盖性。

讲了这么多抽象的东西，给大家讲一个具体的故事，下面这款药作为药厂的生命线，申请了很多专利把这个药保护起来。除了分子专利之外，原研药厂还申请了晶型专利，对药物进行了全方位的保护，而这个保护一直达到2026年。是不是就可以放心的到2026年呢？不幸的是有一家公司发现了当中的漏洞，并且对原型药的专利进行了挑战，这个挑战已经有了一个初步的结果，最终二者达成庭外和解。

在去年2015年上半年的时候，也就是我们团队起步不久，因为这是一个非常典型的例子，用我们的计算系统对这个例子进行了测试，当时我们调用了上千个CPU的核心，用少于一周的时间，遍历了大概上千万的固体结构，找到了最稳定的药物的固体结构，这里是具体的计算结果，细节我就不讲了，大家看到蓝色的点就是被这家公司忽略的，而让这个公司带入市场的固体结构。意味着什么呢？如果五年前我们有这个技术，那么这家公司不会在自己的专利里出现这样的疏忽。

目前在我们的平台上大于130个例子正在进行测试，预测的准确度可以达到90%以上，我们大概用一周的时间可以告诉你这个药物分子适合做药的晶体结构到底在哪里？

关于团队的建设，团队最早是在2014年下半年，我们四个同窗，当时在麻省理工博士后的时候成立的，目前已经成为包括北京和深圳两个研发中心，还有波士顿的一个市场中心的三点的一个格局。因为我们软件本身条件允许，我们整个服务是国际化的，我们不会受到地域的限制，目前已经跟罗氏等这样的国际性的大药厂建立了初步的合作，同时因为我们在云计算资源上一种独特的应用，我们跟亚马逊的AWS已经建立了深度的合作，成为他们在云资源上进行超算的这么一个典型案例。