从药物筛选、药物设计到靶点研究再到分子合成 ， 未来 ， AI 深度学习在药物研发中还能起到哪些作用 ， AI 技术在药物研发过程中占比会有多少？
徐优俊发现 ， 在新药研发中关于活性指标、药物代谢等方面的可用数据非常少 ， 需要有相应背景知识的人进行整理 。 且在目前 AI 的应用过程中缺乏可解释性 ， 存在很多不足 。 他认为这些问题将在 AI 的自主学习能力与自我迭代速度提升后慢慢被解决 。
“长期来看 AI 制药一定会成为一个必然的结果 ， 因为现在的制药效率越来越低 ， 为打破这种反摩尔定律 ， 唯一的办法就是让我们有能力去产生大量的数据 。 ” 如何才能拥有大量的数据？夏宁认为 ， 要产生自动化、高通量的合成分子的能力 ， 即将化学合成自动化 。 在此基础上 ， 可以产生大量的分子 ， 进而产生未来的活性数据及其他属性数据 。 如此 ， AI 才能更有用武之地 ， 使研发速度再次提效 。
贺耘认为 ， 作为支撑 AI 技术发展的两个因素 ， 计算方法的发展非常快 ， 而我们对于数据的掌握乃至对于整个生命安全市场的理解才是限制 AI 创新药发展的一大阻力 。 贺耘希望在靶点验证、蛋白结合等一系列环节中 ， 不论是独立或合作的团队都能建立起相关的技术支撑能力 ， 推动新药研发的速度不断加快 。
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