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AI設(shè)計(jì)藥物誕生！AI制藥時(shí)代正在加速中

2019年07月05日 14:20:17來源：制藥站編輯：阿多點(diǎn)擊量：51750

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評(píng)論

　　【制藥站行業(yè)動(dòng)態(tài)】人工智能技術(shù)擁有變革整個(gè)社會(huì)的力量。當(dāng)前，隨著人工智能概念不斷深入，AI技術(shù)逐漸走向產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化和工程化，人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)和應(yīng)用也在迅猛發(fā)展，并且越來越多的行業(yè)開始嘗試AI的力量。

藥品

　　百度創(chuàng)始人李彥宏曾表示，“人工智能是一個(gè)堪比'工業(yè)革命'的大革命，它會(huì)在很多領(lǐng)域帶來非常不一樣的體驗(yàn)。”

　　他預(yù)計(jì)，未來中國20年到50年，人工智能將成為經(jīng)濟(jì)成長重要的推動(dòng)力之一。不過，與國內(nèi)相比，西方發(fā)達(dá)國家在這一塊的布局比較早，取得的進(jìn)度也比較快。

　　以制藥行業(yè)來說，由于新藥研發(fā)是一個(gè)大工程，它所需要的時(shí)間長、成本高、耗費(fèi)精力多、風(fēng)險(xiǎn)高、回報(bào)期長，當(dāng)前新藥研發(fā)的成本越來越高，這也使得不少科研人員開始將目光投向人工智能，“AI”制藥開始啟航，并逐漸成為藥企探索新藥的新途徑。

　　“AI”制藥能給企業(yè)帶來哪些驚喜？

　　關(guān)于“AI”制藥，藥企關(guān)心的莫過于成本以及研發(fā)問題，比如，能否帶來新藥研發(fā)時(shí)間上的縮短？能否幫助企業(yè)節(jié)省人工成本？能否降低風(fēng)險(xiǎn)？

　　實(shí)際上，答案是比較理想的。AI制藥企業(yè)人員曾表示，通過AI計(jì)算、預(yù)測，能夠幫助藥企優(yōu)先選擇容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發(fā)路線，從而減少研發(fā)時(shí)間和試錯(cuò)范圍。尤其是晶型研發(fā)周期，會(huì)從幾個(gè)月甚至一年縮短到幾周到幾個(gè)月。這也意味著，AI能夠降低新藥研發(fā)的出錯(cuò)率，提高成功率，縮短研發(fā)時(shí)間，為企業(yè)帶來更好的效益。

　　另外，AI制藥若真能成為大勢所趨，未來對(duì)降低藥價(jià)必然產(chǎn)生作用。這也將進(jìn)一步減輕患者用藥負(fù)擔(dān)，給患者提供更多高質(zhì)藥品的選擇。一方面，藥企不必因?yàn)檠邪l(fā)失敗過多而將成本轉(zhuǎn)移給患者，另一方面“AI制藥”能夠提高新藥上市速度，可以進(jìn)一步平衡研發(fā)成本。

　　專家指出，AI參與到藥物研發(fā)中只是起到輔助作用。比如，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AI就可以快速找到某種特定細(xì)胞，形成有價(jià)值的結(jié)論。

　　從AI制藥的工作范圍來看，主要包括對(duì)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，提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率，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。

　　AI制藥面臨的難題

　　雖然，AI制藥的好處的顯而易見的，不過面臨的關(guān)卡也非常大。業(yè)內(nèi)表示，一款新藥研發(fā)到上市的周期平均時(shí)間為八年多，AI主要可以縮短周期，提率，降低其失敗概率，但由于數(shù)據(jù)集的缺乏，這一點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)也非常困難。

　　一方面，制藥企業(yè)需要利用已經(jīng)成功藥物的數(shù)據(jù)去回溯驗(yàn)證模型，這個(gè)過程本身難度就比較大，需要收集足夠多的數(shù)據(jù)量。

　　另一方面，利用算法模型進(jìn)行預(yù)測，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)一步優(yōu)化，算法是他們的生命力所在。

　　當(dāng)前，只有制藥巨頭紛紛進(jìn)入“制藥2.0”時(shí)代，例如，2018年，丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發(fā)中心，增強(qiáng)AI方面競爭力，加速其嚴(yán)重慢性病產(chǎn)品管線的擴(kuò)展和多樣化。

　　2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng)業(yè)公司合作，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，加快開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物。

　　2016年，美國強(qiáng)生公司把一些尚處于試驗(yàn)中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給一家人工智能企業(yè)，希望借助“機(jī)器智能”加速新藥研發(fā)。

　　但從目前來看，整個(gè)行業(yè)還處于摸索階段，國外尚且如此，國內(nèi)更落后一些。

　　AI設(shè)計(jì)藥物誕生

　　據(jù)科技日?qǐng)?bào)報(bào)道，澳大利亞弗林德斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)利用AI技術(shù)研制出一種名為“渦輪增壓”的流感疫苗，這種疫苗可以刺激人體免疫系統(tǒng)產(chǎn)生更多的抗流感病毒抗體。據(jù)悉，這是由AI設(shè)計(jì)的藥物。

　　通常情況下，要研制一種疫苗，醫(yī)藥公司得篩選數(shù)百萬種化合物，并需要數(shù)千人連續(xù)工作5年，耗費(fèi)高達(dá)數(shù)億美元。而在AI技術(shù)的幫助下，團(tuán)隊(duì)專家、弗林德斯大學(xué)醫(yī)學(xué)教授尼古拉·彼得羅夫斯基帶領(lǐng)的小型科研團(tuán)隊(duì)只用了大約兩年就開發(fā)出了這種疫苗。

　　據(jù)悉，該研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套名為“薩姆”的智能算法，其能夠?qū)W習(xí)現(xiàn)有成功的疫苗和失敗的案例，以判別疫苗對(duì)流感是否有效。然后，他們又創(chuàng)建了另一套能夠創(chuàng)造出數(shù)萬億個(gè)虛擬化合物的智能程序。兩套協(xié)同工作從而提出有效的疫苗選項(xiàng)。

　　小結(jié)

　　隨著人工智能的發(fā)展，可以預(yù)見未來無論是在新藥研發(fā)還是其他領(lǐng)域，其前景都非常廣闊，但也要看到當(dāng)前AI制藥行業(yè)還處于發(fā)展初期，依然有大量的難點(diǎn)需要突破，相關(guān)產(chǎn)品的大面積落地應(yīng)用也還需要很長一段時(shí)間。

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