长期以来 ， 药物研发具有时间长、高投入、高风险 ， 投资汇报慢的特点 。 全球每年都有数千亿美元用于药品研发 ， 而人工智能技术的运用能够在一定程度上提高研发效率 ， 降低成本投入 。 随着人工智能浪潮的兴起 ， 药物研发人员们将很快用上这些新工具来武装自己 ， 提高药物研发效率 。 新药的设计、发现、研发过程 ， 也将得到缩短 。
【制药|数据驱动让 AI 制药更有创新力】在丽珠医药和 BEYOND Expo 共同主办的创新药及生物医疗技术论坛的现场 ， 上海丽予生物医药总经理王靖方博士、英飞智药联合创始人兼 CTO 徐优俊博士、智化科技 CEO 夏宁博士以及深圳湾实验室百瑞创新中心主任贺耘教授就 AI 创新药的现在与未来进行了激烈的讨论 。
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“药物研发中充满着未知 ， 并不是每个药物学专家都能了解到很全面的知识 ， 他们也希望通过一些数据驱动的方法提高药物研发的成功率和效率 。 ” 英飞智药联合创始人徐优俊表示 ， 一家英国公司通过一些文献的知识图谱进行数据挖掘发现新靶标 ， 找到一些潜在化合物之后 ， 将这样的药物分子推到了临床一期 ， 这可以视为目前 AI 在药物研发中的一个里程碑 。 但同时 ， AI 所为人诟病的一点是 ， 从中得到的分子与已知的专利分子十分相似 ， 并未给药化合成人员带来更新的体验 。 但徐优俊相信 ， 随着 AI 学习不断深入 ， 鲁棒性不断提高 ， 并通过实验性的验证不断优化模型 ， 以 AI 探索开发更多场景来辅助新药研发必定能走得更加顺畅 。
不同于药物分子设计的角度 ， 智化科技以 AI 切入创新药的方式是通过一些以往文献专利中的化学反应数据预测设计目标分子的合成路线 ， 并以最快最经济的方式拿到分子 。 “因为做 AI 首先要有数据 ， 很多靶点生物学的数据是非常有限的；但在化学领域 ， 上千万级别的化学反应数据在过去 100 年中不断积累并完成了标准化 ， 所以我们选择了这个切入点 。 ” 智化科技 CEO 夏宁也看到了化学分子合成的难点：设计分子时效率很高 ， 但是一到真正合成时效率就变得很低 。 因为现在的分子合成仍采用手工模式：从通过经验判断如何合成到真正走入实验室做实验 ， 经历十几个步骤的合成路线 ， 一个化学家平均每个月只能做四五个分子 。 智化科技希望能够自身的努力 ， 让化学家摆脱这种低效的工作方式 ， 用更现代的方式生产出更多的分子 ， 通过不断迭代加速新药的研发 。
深圳湾实验室百瑞创新中心主任贺耘则从技术角度提出了两个注意点：更高的算力和更多的数据 ， “只有满足了这两个条件 ， AI 才能加快创新药的发展 。 ”
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