據估計，研發一種新藥的成本大約為26億美元，這一數字令人矚目。然而，這筆金額中的很大一部分都花費在無休止的試驗和失敗之中。雖然一款藥物從Ι期試驗開始，到最終獲批上市，中間要經曆無數次的失敗，卻極少有人反思過，藥物研發是否需要換一種思路來進行。
“AI+藥物研發”時代來臨
長期以來，藥物研發具有時間長、高投入、高風險，投資匯報慢的特點。全球每年都有數千億美元用於藥品研發，而人工智能技術（AI）技術的運用能夠在一定程度上提高研發效率，降低成本投入。隨著人工智能浪潮的興起，藥物研發人員們將很快用上這些新工具來武裝自己，提高藥物研發效率。新藥的設計、發現、研發過程，也將得到縮短。
“AI+藥物研發”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的化學庫、醫學數據庫和常規途徑發表的科學論文進行掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯結，進而尋找潛在的藥物新分子。AI可以對藥物結構、疾病病理生理機製、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析， 大大提升新藥發現的效率。從目前來看，AI主要作用於藥物研發場景包括：靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究，以及發掘藥物新適應症等。
在定位靶點的過程中，AI 可以梳理、分析過往的論文、試驗、專利及臨床信息，給出目標疾病可能的靶點列表；在設計藥物階段，AI 可以幫助設計作用於靶點的分子團，並找出可靠的合成方法；合成藥物後，AI 可以幫助篩選出其中療效最好、毒性最小的藥物，並預測它的代謝情況，提升臨床前試驗效率；進入臨床後，如果遭遇失敗，AI 可以從海量數據中尋找失敗原因，降低損失；除了這些，AI 還能幫助藥研團隊設計臨床試驗、招募篩選符合條件的被試人員，分析試驗數據生成報告……
藥物的研發過程凝聚了無數人的智慧，這些技術的誕生也不例外。AI 的角色是盡可能地降低研發的時間和金錢成本，為新藥的上市爭分奪秒，為更多病人帶去希望。
AI技術受到醫藥市場矚目
近年來，AI與醫療健康領域的融合不斷加深，藥物研發是AI 技術應用的重要領域之一，越來越多的生物技術公司和人工智能公司強強聯合。雖然AI用於藥物研發還存在一些不確定性，但是並不妨礙全球醫藥企業布局AI技術。輝瑞除了與IBM合作協助免疫腫瘤藥物研發外，也與晶泰科技簽訂了戰略性的合作協議；吉利德科學公司與insitro公司達成研發協議，利用機器學習探索治療非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的創新靶點；阿斯利康（AstraZeneca）公司與BenevolentAI公司宣布達成長期研發合作協議，使用人工智能（AI）和機器學習技術，研發治療慢性腎病（CKD）和特發性肺纖維化（IPF）的創新療法。醫療技術公司Atomwise宣布與禮來簽署了一項多年期合作協議。
輝瑞、羅氏、GSK等巨頭紛紛“下注”AI公司，發展如何還有待時間檢驗。畢竟目前並沒有一家AI藥物研發的成功案例，也沒有一款AI研發的藥物被批準上市。所以說光有一腔熱情並不能解決研發道路上的諸多瓶頸。AI雖然是一個引人注目的做法，不過它仍然需要時間證明自己。
AI時代，洞見未來趨勢
1. 藥企巨頭+創新企業強強聯手搶占先機
AI的出現，讓諸多藥企巨頭看到了希望。2019年3月，新基（Celgene）與Exscientia達成了一項重磅合作，雙方將共同探索使用AI發現和研發腫瘤及免疫藥物的可能性；2019 年 6 月，賽諾菲（Sanofi）和穀歌將建立一個新的虛擬創新實驗室，計劃用人工智能和雲計算等新興數據化技術加速研製新藥、了解治療過程和提高治療效率。
合作遠不止這些，而且這樣的合作也隻是一個開始，未來將有更多的戰略性合作發生，創新企業也將在未來五到十年成為藥企巨頭收購的對象之一。
2.數據為王
大數據已然成為了這場變革的重中之重。如果沒有多元化、跨學科、高質量的大數據及後期的精確處理，AI技術的變革性影響就無法完全實現，已經有企業在大數據上走在前頭。2019年4月，Medidata公司成立了一家Acorn Ai的子公司，旨在通過讓數據在從研發到商業化的整個生命周期內流動，為臨床研發決策提供可用的洞見。Medidata整合的平台:包含17,000多項臨床試驗數據，其中有5,000餘項活躍數據，能分析來自200萬供應商的450億條患者記錄、強大的臨床數據庫：業界最大的結構化、標準化的臨床數據庫,擁有超過480萬患者數據，1,200多家客戶及15萬認證用戶。
3. 行業標準有待建立
另外一大趨勢莫過於行業標準的建立。人工智能正在顛覆遊戲規則，而其本身也需要建立在醫藥研發應用中的規則，從而實現該行業的共識及共同進步。
結語
人工智能沒有魔法，不可能將長達幾年乃至幾十年的新藥發現過程縮短到幾天的時間。但是能看到的是，AI技術正在為製藥行業帶來顯著的變化。隨著對生物醫藥理解的不斷加深，隨著計算能力的不斷加強，AI有望為醫療行業帶來可喜的進展。
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