AI制藥已經(jīng)成為醫藥領(lǐng)域的熱詞，國內許多大型藥物研發(fā)機構紛紛引進(jìn)AI，希望通過(guò)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(guò)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等環(huán)節。
AI制藥不僅可以為制藥公司節約大量成本，還能大大降低藥物試驗的風(fēng)險，從而吸引藥企更多地投入到罕見(jiàn)藥的生產(chǎn)之中，促進(jìn)其研發(fā)與生產(chǎn)。
有專(zhuān)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”主要是對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀(guān)察等結果進(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(lèi)無(wú)法通過(guò)眼睛去檢查數目眾多的微小細胞，而通過(guò)訓練計算機，可以快速找到某種特定細胞，形成有價(jià)值的結論。
無(wú)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，諾貝爾獎獲得者屠呦呦通過(guò)翻閱大量中醫文獻找到了青蒿素的藥物提取來(lái)源。但中醫典籍浩如煙海，讓人類(lèi)逐本翻閱、分析，耗時(shí)長(cháng)、效率低，如果讓機器“讀古籍”，再借助大數據的有效分析，將會(huì )發(fā)現不少取材于中草藥的有效藥物。
而對于藥企來(lái)說(shuō)，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 )團隊的思路是，以計算預測傳統中需要實(shí)驗才能得到的結果，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，強生與英國AI技術(shù)開(kāi)發(fā)和應用公司BenevolentAI達成新藥研發(fā)工作。今年2月，制藥巨頭羅氏以19億美元收購腫瘤大數據公司Flatrion Health的全部股份，還與GNS Healthcare達成合作協(xié)議。
相較于國外藥企對AI制藥的青睞，國內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)團隊其實(shí)寥寥無(wú)幾。而且，目前全球主流的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，但數據的來(lái)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)內人士對此表示，一方面利用已經(jīng)成功藥物的數據去回溯驗證模型。
另一方面，利用算法模型進(jìn)行預測猴，通過(guò)實(shí)驗對這些結果進(jìn)行驗證，同時(shí)對現有的模型進(jìn)一步優(yōu)化，算法是他們的生命力所在。但從目前來(lái)看，優(yōu)質(zhì)的數據對整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)都是稀缺的資源。
當前，AI已經(jīng)強勢挺進(jìn)傳統制藥行業(yè)，而對于A(yíng)I在傳統制藥行業(yè)的發(fā)展前景，業(yè)內認為還需時(shí)間檢驗，因為目前還沒(méi)有一款AI研發(fā)的新藥被批準上市。另外，針對AI是否會(huì )取代藥物研發(fā)人員，專(zhuān)家學(xué)者也給出了答案：AI不會(huì )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。
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