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新型冠狀病毒疫情蔓延，全球醫學界正積極開發各種抗疫方案。除了在實驗室內埋首研究外，不少科研人員亦透過生物信息學（Bioinformatics）這門結合計算機科學，統計學，數學及分子生物學等跨領域新學科，分析大量生物及醫學數據，協助藥物的開發。科學園內兩家生物科技公司：英科智能（Insilico Medicine）及貝思生物科技（Beth Bioinformatics）結合人工智能技術及大數據分析，以電腦智能運算提升研發藥物以至疫苗的效率。
「前瞻性」藥物開發 臨床測試前已成竹在胸
英科智能於去年將總部由美國遷至香港科學園，其英文名稱中的「Insilico」有「在矽之中」之意，意指以「矽」、即電子運算的生物信息學應用於藥物開發。英科透過自行研發的人工智能平台，配合分子生物學追蹤生物標記，從而加快開發高效治療藥物，醫治多種疾病甚至延緩衰老。
英科智能行政總裁扎沃洛科夫（Alex Zhavoronkov）指，他們最核心的技術就是以人工智能及深度學習技術，銜接生物學及化學的能力，從而能精確分析多種疾病的病原體、如病毒和細菌等的結構和特徵，及模擬出不同物質或成份與其結合後所產生的反應。這讓他們能鑑定與特定化合物結合後能令該病原體結構產生變化的「藥物靶點」，即有機會令藥物發揮功效的地方。
他表示，透過電腦人工智能的運算及模擬，可預測到不同藥物對於治療某種疾病的效用、穩定性、安全性，甚至可能存在的副作用。而且人工智能更能進一步從資料庫中收窄範圍、選出其他物質作合成推算，供研發人員找出最合適的藥物方案，做到在將藥品送往臨床測試前，已胸有成竹，大大減省因反覆測試不同藥物配方所耗費的成本和時間。現時英科除與不同主要製藥企業合作外，亦會自行研發針對癌症、帕金遜症、老人痴呆、糖尿病等治療藥物。
尖端智能技術助抗疫 開放資源冀共同協作
今年二月初，英科發表了以其人工智能平台設計及測試有機會成為對抗新型冠狀病毒藥物的潛在新分子結構 ，並將分子結構資料庫及其藥物化合物數據庫公開分享，供其他研發人員作進一步測試與驗證。
扎沃洛科夫說，有關資料在網上發表後，收到不少查詢。他認為目前至少還需要一年時間才能找到有效疫苗；要開發新藥或更需要更長時間，期望今次分享能有助醫學界加快開發合適的化合物，減慢病毒傳播的速度。
扎沃洛科夫續指，其團隊原本一直較專注與衰老相關的疾病研究，因見到今次疫情中長者無論在感染率、病情以至死亡率均較嚴重，令他們特別對研究長者免疫功能衰退有更深的體會。團隊未來將繼續開發激活免疫系統的「抗衰老劑」，希望提升長者免疫力，減低受病毒感染的機會。
深度分析病毒變異 助防範流行病
另外一間運用生物信息學技術改善疫苗研發的貝思生物科技，由中大醫學院公共衛生及基層醫療學院副教授王海天為首的團隊成立，去年加入科學園生物醫藥科技培育計劃。她表示其研究主要針對流感，希望進一步加深對這類流行病的理解，從而協助相關疫苗的設計和開發。
以香港為例，本地常見的流感，往往會令患者出現支氣管炎或肺炎併發症等嚴重病情，甚至導致死亡，接種疫苗成為不少國家地區預防流感的主要方法。不過，流感通常由多種類型病毒引起，病毒更會出現「漂移」、即變異情況，導致季節性流感出現。
王海天指，流感除了因應季節「漂移」，在地域上亦出現頗大差異，如香港等東南亞地區，由於受天氣和人口密度因素影響，流感變異速度更快；而南北半球流感季節時間又有不同，令原有疫苗設計未必與流行毒株匹配。加上疫苗在接種後的保護力亦會逐漸下降，這些因素令疫苗每年均須重新研製，方能達致更好的預防作用。
運算建立疫苗模型 早作篩選預測
與研發藥物一樣，疫苗的開發過程亦相當漫長，花費動輒以年計。但王海天及其團隊自行開發的人工智能演算法，能對大量醫學數據進行深度分析，並透過電腦建立疫苗模型，根據其特點作模擬篩選和預測。
疫苗設計關鍵在於篩選和驗證抗原的能力，既要對人體無害，又需有足夠免疫反應，讓免疫系統能辨識，當病毒入侵時可作出反應，迅速消滅病原體。王海天說，貝思的技術正能更有效篩選抗原和抗原結構、疫苗載體和佐劑等，揀選出流感疫苗的最佳抗原，加快設計出更有效的疫苗。她續稱，通過貝思的技術，預計可顯著提高疫苗約二至四成的功效；若根據美國的相關醫學研究推算，疫苗的功效每提高5%，就已可減少當地約百萬人染病。
對於如今蔓延全球的新型冠狀病毒，不少科研團隊均積極研發相關疫苗。王海天指，如今醫學界對於病毒特性的認識仍相對缺乏。她指貝思的技術同樣亦可應用於其中，目前亦正與其團隊開展相關研究項目，加快推算及預測潛在疫苗的功效，希望為抗疫出一分力。
