【中國制藥網(wǎng) 科技動(dòng)態(tài)】AI制藥已經(jīng)成為醫(yī)藥領(lǐng)域的熱詞，國內(nèi)許多大型藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)紛紛引進(jìn)AI，希望通過AI技術(shù)縮短新藥研發(fā)的周期及成本。目前，AI技術(shù)已在新藥研發(fā)過程中發(fā)揮出了重要的作用，比如活性化合物的篩選、藥物評估和臨床試驗(yàn)等環(huán)節(jié)。

　　AI制藥不僅可以為制藥公司節(jié)約大量成本，還能大大降低藥物試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)，從而吸引藥企更多地投入到罕見藥的生產(chǎn)之中，促進(jìn)其研發(fā)與生產(chǎn)。

　　有專家表示，在目前階段，AI已經(jīng)參與到藥物研發(fā)中，但只是起輔助作用，其“工作范圍”主要是對藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結(jié)果進(jìn)行快速分析，進(jìn)而輔助靶點(diǎn)藥物研發(fā)、候選藥物挖掘、化合物篩選、藥物晶型預(yù)測等。

　　在藥物研發(fā)中，AI其實(shí)是不可缺少的輔助工具。比如，有時(shí)候人類無法通過眼睛去檢查數(shù)目眾多的微小細(xì)胞，而通過訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，可以快速找到某種特定細(xì)胞，形成有價(jià)值的結(jié)論。

　　無論是西藥領(lǐng)域還是中藥領(lǐng)域，其實(shí)都有AI的身影。在中藥領(lǐng)域，諾貝爾獎(jiǎng)獲得者屠呦呦通過翻閱大量中醫(yī)文獻(xiàn)找到了青蒿素的藥物提取來源。但中醫(yī)典籍浩如煙海，讓人類逐本翻閱、分析，耗時(shí)長、效率低，如果讓機(jī)器“讀古籍”，再借助大數(shù)據(jù)的有效分析，將會發(fā)現(xiàn)不少取材于中草藥的有效藥物。

　　而對于藥企來說，AI制藥除了能夠加快藥物研發(fā)外，還能減少研發(fā)成本。筆者了解到，一些AI相關(guān)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的思路是，以計(jì)算預(yù)測傳統(tǒng)中需要實(shí)驗(yàn)才能得到的結(jié)果，從而提高藥物研發(fā)與篩選的范圍和效率，加速藥物研發(fā)。

　　目前，有很多藥企下注AI制藥，比如2015年，默沙東與美國的Atomwise牽手藥物挖掘;2016年，強(qiáng)生與英國AI技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用公司BenevolentAI達(dá)成新藥研發(fā)工作。今年2月，制藥巨頭羅氏以19億美元收購腫瘤大數(shù)據(jù)公司Flatrion Health的全部股份，還與GNS Healthcare達(dá)成合作協(xié)議。

　　相較于國外藥企對AI制藥的青睞，國內(nèi)絕大部分藥企主要方向還是仿制藥的研發(fā)，與之相關(guān)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)其實(shí)。而且，目前主流的AI+制藥相關(guān)公司都集中在美國、英國，比如Atomwise、Benevolent AI、Insilico Medicine等。

　　盡管AI制藥帶給行業(yè)、企業(yè)甚至患者很多利好，但數(shù)據(jù)的來源于質(zhì)量，目前是所有AI制藥相關(guān)企業(yè)面臨的難題。業(yè)內(nèi)人士對此表示，一方面利用已經(jīng)成功藥物的數(shù)據(jù)去回溯驗(yàn)證模型。

　　另一方面，利用算法模型進(jìn)行預(yù)測猴，通過實(shí)驗(yàn)對這些結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)對現(xiàn)有的模型進(jìn)一步優(yōu)化，算法是他們的生命力所在。但從目前來看，的數(shù)據(jù)對整個(gè)行業(yè)來說都是稀缺的資源。

　　當(dāng)前，AI已經(jīng)強(qiáng)勢挺進(jìn)傳統(tǒng)制藥行業(yè)，而對于AI在傳統(tǒng)制藥行業(yè)的發(fā)展前景，業(yè)內(nèi)認(rèn)為還需時(shí)間檢驗(yàn)，因?yàn)槟壳斑€沒有一款A(yù)I研發(fā)的新藥被批準(zhǔn)上市。另外，針對AI是否會取代藥物研發(fā)人員，專家學(xué)者也給出了答案：AI不會取代藥物研發(fā)人員，但是使用AI的藥物研發(fā)人員將有可能取代那些不使用AI的人。