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AI將徹底改變藥物發現？

在藥物靶標的尋找和識別過程中，通過介入AI深度學習模型，能夠更快地從數以千萬的非結構數據和生物的基因分子中，找到可能有效的靶點。之后通過選擇不同的靶點并進行驗證，實時交互得到有證據的結果，最后確認合適的藥物靶點。

另外AI也能在小分子藥物的研發上發揮作用，比如小分子藥物自動合成路線的設計、新藥物效果模擬和預測，以及新型藥物分子的預測。不論是抗生素藥還是普遍的藥物研發，都有較廣闊的實踐應用。

正是這些潛在的產業機會，資本對AI藥物發現的青睞仍在延續。據統計，去年AI新藥研發賽道共披露了6筆融資。而今年截至目前，已有至少3家公司融資。除了Exscientia，藥物發現和開發公司insitro也獲得了1．43億美元的B輪超額認購。此前，它和吉利德科學（Gilead Sciences）公司達成合作，共同發現和開發治療非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的創新療法。

另外今年3月，METiS Pharmaceuticals（杭州劑泰醫藥科技有限公司）宣布完成數百萬美元天使輪融資。它成立于2019年，是一家以AI驅動藥物制劑開發的公司，致力于通過高通量制劑平臺及人工智能計算等技術，加速復雜分子藥物的臨床推進。

按照德勤2018年的研究，新藥平均研發的成本正在翻倍增長。從零開始研發一個新藥平均要花費21．8億美元，這個數字幾乎是2010年（11．8億美元）的2倍。因此，縮短研發周期、降低研發成本成為藥企需要爬過的兩座“大山”。

AI可能對藥物研發帶來的降本增效，也讓諸多醫藥企業坐不住了，這在Exscientia與眾多巨頭藥企的合作上就得以窺見。除此之外，輝瑞與晶泰科技（以計算驅動創新的藥物研發公司）簽訂了戰略性的合作協議；羅氏以19億美金收購腫瘤大數據公司FlatironHealth的全部股份；吉利德則與insitro公司合作，利用其機器學習技術和專有的Pandomics平臺（藥物發現工具，應用于治療衰老和腫瘤），為多種疾病尋找潛在的治療靶點，并找到真實世界證據。

資本的關注和巨頭的入場，AI藥物發現被寄予厚望，但它還沒有出現太大成果。目前僅有Exscientia一家參與研發的藥物進入臨床階段。由于整體技術還不夠成熟、規則不夠明確等原因，整個行業還處于摸索的階段。AI能否徹底改變藥物發現，現在還要打一個問號。

但它的發展前景充滿想象空間。根據Global MarketInsight的數據報告，全球人工智能醫療市場中，藥物研發細分領域占據份額最大，約為35％。現在AI正協助人類抵達“數據森林”的深處，致力于提高人工靶點篩選的效率，從而快速精準地發現那些在高處等待被摘取的“果實”。