用“算法”做藥的AI制藥現(xiàn)狀如何

2016年AI程序AlphaGo大勝韓國著名棋手事件，是AI發(fā)展歷史上的里程碑，大大加快了AI在社會生活多個領(lǐng)域的探索和應(yīng)用，制藥行業(yè)也不例外。
傳統(tǒng)藥企從發(fā)現(xiàn)新藥到上市，花費高達幾十億美元，耗費十幾年甚至幾十年的時間，并且失敗率在九成以上。人工智能可以幫助識別藥物靶點，從海量數(shù)據(jù)庫中找到匹配的分子，并提出化學修飾建議、設(shè)計與合成化合物、預(yù)測ADME-T性質(zhì)和理化性質(zhì)。簡單來說，AI制藥主要通過學習和挖掘數(shù)據(jù)，總結(jié)歸納規(guī)律，優(yōu)化藥物研發(fā)。
當AI進入制藥行業(yè)，實驗科學便不再是唯一的選項，轉(zhuǎn)而是以數(shù)據(jù)為中心的藥物發(fā)現(xiàn)。數(shù)年間，AI已經(jīng)被嘗試應(yīng)用于靶點確認、分子生成、化學反應(yīng)設(shè)計、化合物篩選、藥物警戒、真實世界研究等藥物研發(fā)的幾乎所有流程和環(huán)節(jié)。憑借強大的運算能力，用人工智能篩選新的治療靶點和新藥物，在研發(fā)效率和成本上有顯著優(yōu)勢。
在2020年，國內(nèi)BAT三巨頭先后入局AI制藥領(lǐng)域。7月份騰訊推出首個AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)平臺“云深智藥（iDrug）”，9月份百度李彥宏親自帶隊成立百圖生科，以及阿里云與全球健康藥物研發(fā)中心合作，開發(fā)AI藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺等。除了BAT，其他頭部科技公司也紛紛基于自身AI算法等優(yōu)勢打造藥物研發(fā)平臺，如華為的華為云EIHealth?；ヂ?lián)網(wǎng)新貴們也不甘落后，20年底，字節(jié)跳動AI Lab的三地團隊開始招攬AI制藥領(lǐng)域的人才。
至此，處在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)第一梯隊的公司幾乎都已入局AI制藥行業(yè)。而2020年被稱為國內(nèi)AI制藥的元年，不僅是因為互聯(lián)網(wǎng)巨頭們跨界加入，還有融資力度。行業(yè)如火如荼了幾年，但AI帶給其他領(lǐng)域的重大變革，目前在制藥領(lǐng)域還沒有出現(xiàn)，究其原因在于數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的根本，數(shù)據(jù)量的不足制約了整個AI制藥行業(yè)的發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)和AI巨頭有最先進的AI技術(shù)與算法，不過在對藥物知識的深刻見解、人才隊伍、數(shù)據(jù)積累和項目經(jīng)驗上存在明顯短板，傳統(tǒng)藥企則與此相反，他們擁有可追溯至20世紀80年代的大型臨床前數(shù)據(jù)集。大量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)掌握在藥企手里，是封閉的、不輕易分享的、有產(chǎn)權(quán)保護的，AI制藥公司的數(shù)據(jù)源多來自于公開資料，同質(zhì)化嚴重且質(zhì)量無法保證。
不過這一掣肘在逐漸改善，大型藥企與AI巨頭之間的合作在逐漸加深，尤其是今年。1月有6起藥企與AI新藥研發(fā)公司之間的重磅合作，已披露的總金額總計79.83億美元。當藥企與AI制藥公司牽手，珍貴的數(shù)據(jù)集輔以先進的AI技術(shù)，一個是制藥行業(yè)的十年磨一劍，一個是互聯(lián)網(wǎng)的唯快不破，必將碰撞出一股不可忽視的力量。
放眼全球，AI制藥領(lǐng)域尚處在早期發(fā)展階段，還沒有一款產(chǎn)品正式推向市場，行業(yè)還十分稚嫩。稚嫩，意味著潛力空間大。新事物的發(fā)展通常是波浪式前進、螺旋式上升的，與其預(yù)期一場未知的大變革，不如期待漸進式的進步和驚喜。
畢竟AI制藥領(lǐng)域的花，才剛剛出芽。



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