人工智慧助力醫藥研發

「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於新葯研發的周期之長、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症的藥物。所以，如何讓更多的患者有葯可醫，也就成了社會的強勁剛需，更是醫學界的目標所在。<br />
所幸的是，大數據與人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的興起，讓新葯的研發有了走出「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種藉助人工智慧設計的藥物處在臨床試驗階段；更有諸多的企業和研究所藉助於AI手段，針對從癌症到新冠的不同疾病進行著新葯的研發。<br />
企業在藉助人工智慧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，設計適於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。<br />
而區別於傳統的手動構建分子模型的方式，通過人工智慧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——自動構建複雜模型。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。