人工智能助力醫藥研發
文/陳根
“十年+十億美金=120萬一針”，提起這個醫藥研發領域的經典說法，大家可能都不得不驚嘆于新藥研發的周期之長、成本之高、成功率之低。而與此相對應的，卻是世界上還有3萬多種疾病尚未找到對癥的藥物。所以，如何讓更多的患者有藥可醫，也就成了社會的強勁剛需，更是醫學界的目標所在。
所幸的是，大數據與人工智能（Artificial Intelligence，AI）的興起，讓新藥的研發有了走出“雙十”困局的機會，讓研發的進度得以加速，成功率得以提高，成本得到縮減。據最新報道顯示，目前已有24種借助人工智能設計的藥物處在臨床試驗階段；更有諸多的企業和研究所借助于AI手段，針對從癌癥到新冠的不同疾病進行著新藥的研發。
企業在借助人工智能進行藥物研發的過程中，重點關注著三個方面：首先，在體內選擇正確的治療靶點；其次，設計適于與靶點相互作用的分子；再者，確定該分子最有可能幫助哪些患者。
而區別于傳統的手動構建分子模型的方式，通過人工智能的機器學習則可以利用大量數據——包括藥理學和分子學數據——自動構建復雜模型。通過這種方式，預測藥物在體內的表現變得更加容易和快速；同時，機器學習模型還能夠以過去做不到的方式篩選大量未開發的潛在藥物分子儲備。
使用人工智能還可以改善臨床研究。按傳統方法，臨床研究人員需要嘗試不同的藥物，以了解哪種藥物在同意參加試驗的患者身上是有效的；而現在，借助于人工智能，則可以在此之前同時進行不同療法的測試，并在納入試驗之前根據患者的情況評估哪一種可能最合適。AI的機器學習可以將患者與現有藥物進行匹配外，更能用于設計新藥物；所以在尋求匹配藥物時，將會帶來更多的選擇。
不僅如此，AI在新藥研發的速度和成本縮減方面，也發揮著重要的作用。據塔夫茨藥物開發研究中心提供的數據顯示，開發一個新藥的平均成本大約為 26 億美元。一般需要 12-15 年的時間才能將一個新藥從試驗室走入市場。不僅如此，5000 個臨床前化合物大約只有 5 個化合物可以進入臨床試驗，最終只有一個能被批準用于臨床治療，成為真正的藥物。
而如今，伴隨著大數據、AI 技術滲透到醫藥行業，新藥開發變得更經濟、更有針對性。據相關統計數據顯示：AI 可以將新藥研發的成功率提高 16.7%，AI 輔助藥物研發每年能夠為藥企節約 540 億美元的研發費用，并在研發主要環節節約 40% 至 60% 的時間成本。
得益于 AI 技術的高速發展和演進，AI與科學前沿研究的結合正在快速地改變世界并造福人們的生活。而AI 藥物研發作為一個新興的交叉學科，不僅對生命醫藥行業產生深遠的影響，也對提高人類壽命的長度和質量有重要意義，“讓 AI 流淌進每一款新藥，讓患者更快地獲得有效治療。”
原文標題 : 陳根：人工智能助力醫藥研發
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