据估计，研发一种新药的成本大约为26亿美元，这一数字令人瞩目。然而，这笔金额中的很大一部分都花费在无休止的试验和失败之中。虽然一款药物从Ι期试验开始，到最终获批上市，中间要经历无数次的失败，却极少有人反思过，药物研发是否需要换一种思路来进行。
“AI+药物研发”时代来临
长期以来，药物研发具有时间长、高投入、高风险，投资汇报慢的特点。全球每年都有数千亿美元用于药品研发，而人工智能技术（AI）技术的运用能够在一定程度上提高研发效率，降低成本投入。随着人工智能浪潮的兴起，药物研发人员们将很快用上这些新工具来武装自己，提高药物研发效率。新药的设计、发现、研发过程，也将得到缩短。
“AI+药物研发”的方式多种多样，其核心是运用NLP算法对海量的化学库、医学数据库和常规途径发表的科学论文进行扫描，识别新颖药物、药物基因和其他与治疗有关的联结，进而寻找潜在的药物新分子。AI可以对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析， 大大提升新药发现的效率。从目前来看，AI主要作用于药物研发场景包括：靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究，以及发掘药物新适应症等。
在定位靶点的过程中，AI 可以梳理、分析过往的论文、试验、专利及临床信息，给出目标疾病可能的靶点列表；在设计药物阶段，AI 可以帮助设计作用于靶点的分子团，并找出可靠的合成方法；合成药物后，AI 可以帮助筛选出其中疗效最好、毒性最小的药物，并预测它的代谢情况，提升临床前试验效率；进入临床后，如果遭遇失败，AI 可以从海量数据中寻找失败原因，降低损失；除了这些，AI 还能帮助药研团队设计临床试验、招募筛选符合条件的被试人员，分析试验数据生成报告……
药物的研发过程凝聚了无数人的智慧，这些技术的诞生也不例外。AI 的角色是尽可能地降低研发的时间和金钱成本，为新药的上市争分夺秒，为更多病人带去希望。
AI技术受到医药市场瞩目
近年来，AI与医疗健康领域的融合不断加深，药物研发是AI 技术应用的重要领域之一，越来越多的生物技术公司和人工智能公司强强联合。虽然AI用于药物研发还存在一些不确定性，但是并不妨碍全球医药企业布局AI技术。辉瑞除了与IBM合作协助免疫肿瘤药物研发外，也与晶泰科技签订了战略性的合作协议；吉利德科学公司与insitro公司达成研发协议，利用机器学习探索治疗非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的创新靶点；阿斯利康（AstraZeneca）公司与BenevolentAI公司宣布达成长期研发合作协议，使用人工智能（AI）和机器学习技术，研发治疗慢性肾病（CKD）和特发性肺纤维化（IPF）的创新疗法。医疗技术公司Atomwise宣布与礼来签署了一项多年期合作协议。
辉瑞、罗氏、GSK等巨头纷纷“下注”AI公司，发展如何还有待时间检验。毕竟目前并没有一家AI药物研发的成功案例，也没有一款AI研发的药物被批准上市。所以说光有一腔热情并不能解决研发道路上的诸多瓶颈。AI虽然是一个引人注目的做法，不过它仍然需要时间证明自己。
AI时代，洞见未来趋势
1. 药企巨头+创新企业强强联手抢占先机
AI的出现，让诸多药企巨头看到了希望。2019年3月，新基（Celgene）与Exscientia达成了一项重磅合作，双方将共同探索使用AI发现和研发肿瘤及免疫药物的可能性；2019 年 6 月，赛诺菲（Sanofi）和谷歌将建立一个新的虚拟创新实验室，计划用人工智能和云计算等新兴数据化技术加速研制新药、了解治疗过程和提高治疗效率。
合作远不止这些，而且这样的合作也只是一个开始，未来将有更多的战略性合作发生，创新企业也将在未来五到十年成为药企巨头收购的对象之一。
2.数据为王
大数据已然成为了这场变革的重中之重。如果没有多元化、跨学科、高质量的大数据及后期的精确处理，AI技术的变革性影响就无法完全实现，已经有企业在大数据上走在前头。2019年4月，Medidata公司成立了一家Acorn Ai的子公司，旨在通过让数据在从研发到商业化的整个生命周期内流动，为临床研发决策提供可用的洞见。Medidata整合的平台:包含17,000多项临床试验数据，其中有5,000余项活跃数据，能分析来自200万供应商的450亿条患者记录、强大的临床数据库：业界最大的结构化、标准化的临床数据库,拥有超过480万患者数据，1,200多家客户及15万认证用户。
3. 行业标准有待建立
另外一大趋势莫过于行业标准的建立。人工智能正在颠覆游戏规则，而其本身也需要建立在医药研发应用中的规则，从而实现该行业的共识及共同进步。
结语
人工智能没有魔法，不可能将长达几年乃至几十年的新药发现过程缩短到几天的时间。但是能看到的是，AI技术正在为制药行业带来显著的变化。随着对生物医药理解的不断加深，随着计算能力的不断加强，AI有望为医疗行业带来可喜的进展。
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