Mahol-A-Ba｜安斯泰来集成人类、AI和机器人的药物发现平台

全球顶尖制药公司之一的安斯泰来 (Astellas) 已经将数字化转型 (digital transformation, DX) 作为其为患者创造和提供价值的关键推动力，并正在全球范围内推动相关举措。

而近期推出的集成人类、AI和机器人的药物发现平台Mahol-A-Ba，是安斯泰来数字化转型战略的重要案例。

安斯泰来的数字化转型愿景

‍制药‍‍行业在其整个价值链 (药物发现、开发、制造、上市销售) 中都要处理大量的数据。

安斯泰‍‍来的DX愿景是”成为世界级的智能企业，加速数字化转型，将创新科学转化为患者的价值"。安斯泰来已经确定了以数字化x数据 (Digital x Data) 为中心的四个杠杆来实现DX愿景。

安斯泰来如何实现DX愿景

感知 (Sense)：使用传感设备来收集各种类型的事件的数据

分析 (Analyze)：利用和分析所有的数据来预测未来，并在早期支持大胆和准确的决策

自动化 (Automate)：利用数字技术进行高质量、快速的操作

衔接 (Engage)：利用数字和模拟的结合，跨越时间和空间将人们联系起来

安斯泰来实施DX，不是技术取代人类，而是让数字技术与员工一起工作，在双方的优势领域相互补充。例如，人工智能和机器人等数字技术将负责收集和分析必要的数据，从事重复性的工作。然后，各自领域的专家将接手，利用这些数据激发出只有人脑才能做到的想法。

在与其他部门合作、推进全公司层面的DX方面，有两个部门发挥着核心作用，分别是信息系统部 (Information Systems division) 和AIA部门 (Advanced Informatics & Analytics division)。

信息系统部通过在处方药 (Rx) 业务的现有业务中引入IT和数字技术来促进业务转型，参与数字基础设施的持续更新 (包括通信和数据利用)。AIA部门由数据分析专家组成，进行并促进复杂的数据分析和对人工智能、机器学习和其他先进数字能力的利用。

Mahol-A-Ba

除了将深度学习等技术应用到了药物发现策略中，安斯泰来还致力于机器人和人工智能的集成操作，使特定实验自动化，以提高药物发现研究的生产力。

通过建立一个整合了人类、人工智能和机器人的”Human-in-the-Loop"的药物发现平台，安斯泰来已经成功地将从hit到获得候选化合物药物的时间缩短了约70%。该平台围绕DMTA循环--设计(Design)-制造(Make)-测试(Test)-分析(Analyze)，根据结果，可以进一步设计一个更好的化合物。

在之前利用这个平台进行小分子药物发现并见证了其速度的大幅提高后，安斯泰来希望希望为细胞和基因疗法等新的治疗方式开发平台。因此，在Maholo的基础上开发了Mahol-A-Ba，该机器人已经在筑波研究中心推出，用于利用iPS细胞进行药物发现。

推进iPS细胞培养的极限

利用iPS细胞 (诱导性多能干细胞) 将细胞分化为目标细胞的技术曾在2012年获得诺贝尔奖。

然而iPS细胞极难处理，培养和分化细胞需要研究人员具备丰富的经验、良好的判断力和观察力，以评估细胞是否已经分化成目标细胞，以及化合物是否具有预期的药理作用。而且，不同研究人员处理细胞的方式的细微不同，可能导致细胞状态改变，分化成完全不同的细胞。即使是高度熟练的研究人员，也存在人为错误的可能性。因此，通过iPS细胞发现药物面临很多障碍。

安斯泰来开发了Mahol-A-Ba来应对这些挑战。

Mahol-A-Ba为iPS细胞研究引入了机器人和AI。机器人Maholo以”专家臂 (Expert Arm)"的身份进行细胞培养和分化，接管了以前由研究人员执行的任务。然后，"专家眼(Expert Eye)"机器人评估分化细胞的活性及其药理作用。它们产生的大量数据由人工智能进行分析，并由研究人员进行综合判断，反馈到平台上进行学习和改进。

Mahol-A-Ba使得在体外重现罕见疾病的生物学特性成为可能，使研究人员能够验证关于药物靶点的假设，确认候选药物的药理作用，并阐明机制。

Mahol-A-Ba的技术 (参考资料见文末链接)

专家臂和专家眼将实验规模扩大100-1000倍

在官网文章介绍的案例中，安斯泰来高级研究员Daisuke Shimojo博士是“专家臂”机器人Maholo的操盘手。

作为一名熟练的iPS细胞研究人员，Shimojo博士将他自己的技术数字化并在Maholo上进行复制。

在细胞培养的容器中均匀地添加细胞必须考虑多种因素。例如，设置在容器中的液体和要添加到培养容器中的细胞悬液的体积，将细胞悬液吸到吸管中之前搅拌的次数和速度，将细胞悬液转移到培养容器中的坐标和速度。其他参数也是对细胞分布进行评分和确定最佳行为的必要条件。

Shimojo称，一旦发现了最佳条件，Maholo就能重复实现相同的细胞分布。他们已经能够在大约两周至一个月内获得这些最佳操作值。Maholo使他们能够随着时间的推移继续实验，其精确度和可重复性都超过了熟练的研究人员。

专家臂和专家眼 (参考资料见文末链接)

安斯泰来研究员Ichiji Namatame博士负责处理”专家眼”机器人。

Namatame博士解释道，"专家眼”机器人利用一个成像系统，每隔几小时跟踪由Maholo培养和分化的细胞的形态变化，持续约一周。该机器人配备了人工智能技术，将细胞分化状态和药理作用的强度转化为定量数据。人工智能在图像处理技术中得到了利用，以提供更清晰、更精确的结果。该机器人还具有同时测试大量标本的能力。

然后，研究人员利用这些获得的数据来评估化合物的药理作用，并将获得的知识用于下一个实验。如果细胞条件出现任何问题，结果会反馈给Shimojo博士，然后他将优化Maholo方面的细胞制备过程。

Mahol-A-Ba使研究人员能够在与以往研究相同的时间内进行规模扩大100至1000倍的实验。实验的完全自动化也创造了一个更有效的工作流程。研究人员不再需要做实验之间的常规工作 (如换板等)，这就为数据分析、未来的实验计划以及中长期策略和计划的制定留下了更多的时间。

关于未来

Mahol-A-Ba的名字来源于古代日语单词”Mahoroba"，大致翻译为”乌托邦”或”精神家园"。"A”代表”Astellas"，而”Ba”指的是”地方"。总体含义是安斯泰来利用Maholo的最佳场所。

尽管目前尚未确定候选化合物，但Mahol-A-Ba已被应用于10多个项目的药物发现研究中。

人工智能和机器人是加速研发速度、降低成本和提高药物质量的新方法，安斯泰来将在全球范围内将这些技术用于小分子和抗体，以及细胞和基因等新的治疗方式，以实现敏捷的药物发现。

参考资料

https://www.astellas.com/en/stories/strategy/dx_strategy_series_vol.1

https://www.astellas.com/en/system/files/digital_transformation_20220121_en_1.pdf

https://www.mixonline.jp/tabid55.html?artid=73015

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