在尋找新型抗病藥物的過程中，製藥商長期以來都是通過一種費力的試錯過程來確定合適的化學成分。但如果人工智慧（AI）可以預測新藥物的分子構成，就像Google（Google）能夠猜出你想搜尋的內容，或是電子郵件程式能夠預測你的答覆（例如「收到，多謝。」），事情會有什麼變化？
這正是一種新型研究方式想要達到的效果，它利用一種被稱為自然語言處理的AI技術來分析併合成生命以及許多藥物的基石——蛋白質。最近大火的軟體ChatGPT正是OpenAI公司運用這種技術讓其像人類一樣回答問題。這種方法利用了一點，即生物密碼與搜尋查詢以及電子郵件文本之間有一個共同點：它們都由一系列字母來表示。
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蛋白質是由幾十個到數千個被稱為氨基酸的化學亞基所組成，科學家會使用特殊的符號來記錄這些序列。由於每個氨基酸對應字母表中的一個字母，因此蛋白質用符號表示出來就像是一串長句。
自然語言演算法可以快速分析語言並預測對話中的下一步，它也可以用於這類生物數據來創建蛋白質-語言模型。這些模型會對所謂的「蛋白質語法」——也就是確定哪些氨基酸組合能產生特定療效的法則——進行編碼，進而預測有望構成新藥物分子基礎的字母序列。如此一來，藥物研發初期所需的時間有望從數年縮短至幾個月。
「大自然為我們提供了數不清的、精心設計的蛋白質範例，功能也是五花八門。」初創企業ProFluent Bio的創始人阿里·邁達尼（Ali Madani）說，「在構建模型的問題上，大自然就是我們的老師。」該公司總部位於加州伯克利，業務重點是基於語言的蛋白質設計。
目前，以蛋白質為基礎的藥物已被用於治療心臟病、某些癌症以及愛滋病等疾病。過去兩年間，包括默克公司（Merck & Co.）、羅氏控股（Roche Holding AG）旗下Genentech在內的企業以及許多初創企業如華深智藥（Helixon Ltd.）和圓壹智慧（Ainnocence），已開始藉助自然語言處理來研發新藥。它們希望這種方法不僅可以提升現有藥物和候選藥物的有效性，還能開啟一扇通往未知分子的大門，屆時人們或許可以利用這些分子來治療胰腺癌、漸凍症等目前難以找到更有效藥物的疾病。
「類似這樣的技術將開始解決那些曾經『無藥可醫』的生物學領域。」華盛頓州溫哥華的藥物研發公司Absci Corp.的創始人兼首席執行官肖恩·麥克萊恩（Sean McClain）說。
據計算生物學家說，自然語言處理在藥物研發領域的應用依然面臨著很大阻礙。他們指出，若是對現有以蛋白質為基礎的藥物進行過多調整，可能會產生意想不到的副作用，此外，完全由人工合成的藥物分子需要經過嚴格的測試，以此確保它們對於人體的安全性。 （相關報導： 華爾街日報》全球貿易局勢大洗牌！新的地緣政治贏家將誕生 ｜ 更多文章 ）
然而，如果自然語言演算法能夠達到使用者期望的效果，它將為AI改變藥物研發這一前景注入新的力量。以往人們也曾試圖利用AI，但由於技術上的局限或是缺乏數據，效果並不好。支持一方指出，考慮到自然語言處理最近取得的進展，加之蛋白質測序成本大幅下跌使得氨基酸序列數據庫變得十分龐大，上述兩個問題已在很大程度上得到克服。
