“AI智能”开启药物研发新引擎

数字技术与人工智能正在推动医疗健康领域的革命，作为医药行业最为核心的环节之一，药物研发是人工智能技术大展身手的重要领域。                   

随着中国新药创新能力的大幅提升，无论是人工智能研发平台初创企业背后的投资者还是直接的参与者，都少不了中国的身影。当然，AI制药也面临着不少挑战，《合CEIBS》邀请两位嘉宾来到直播间与我们进行深度的探讨。

蒋华良：药物研发+AI

药物研发的困境与AI的介入

药物研发是一个系统性的工程，蒋院士认为药物研发的困境可以总结为：周期长、费用高、风险大、效率低。

而现在各大制药公司面临的问题是：靶标枯竭，慢性药物研发失去方向，以及突发性传染病无特效药。所以制药非常艰巨要解决的两大问题——如何缩短时间与节约经费。

蒋院士认为人工智能结合大数据是精准药物研发的机遇，通过AI技术可以快速、低成本获得新型药物的治疗方法。

AI的缺陷和解决策略

然而AI也具有三个缺陷，一是有偏的数据集，从不合适的数据集中AI无法学习到真正有用的知识；二是隐藏变量，AI学习的实际上是隐藏变量对应的错误信息；三是错误的建模目标，随机划分的测试集以及不合理的模型评价指标无法真实地反映AI算法的效果。

针对AI的缺陷，蒋院士提出两个解决策略：一是完善建模数据集的设计，二是解决药物研发数据的保密与共享矛盾。

总的来说药物研发+AI前景美好，道路不平坦，蒋院士建议道：专业人员一定发展AI技术，研发人员一定要掌握AI技术。

马健：拥抱人工智能 开启药物研发快进模式

拥抱未来：人工智能是机遇

AI与药物研发相结合并不是孤军奋战，在各个行业都在落地。纵向来看，AI在机理研究、新药设计、临床前研究、临床研究、FDA审核、甚至于上市都大有可为。

增加收益：守正出奇虎添翼

使用AI技术进行药物研发活动是确定增加收益的一件事情。AI使得药物化学家有了更大的探索化学空间的能力。并且“数据+计算”的特点，在现代药物制造“避专利、优性质、少合成、快迭代”方面有很大的作用。

发展趋势：虚实孪生相交汇

首先是基于数字孪生的概念，通过挖掘各种实验性的技术来保障AI在药物研发领域的应用；其次是虚拟数据，数字AI大幅提升数字孪生程度。随着数字孪生程度的不断提升，人工智能技术将会更大范围内的对药物研发进行优化。

行则将至：落地加速有实例

从项目启动到先导化合物的优化，包括AI赋能分子设计，基于AI的虚拟筛选等。这个体系下优化的相关性能够达到70%，意味着大量AI推荐的分子，其活性可以提前去判断，这样一来就大大减少了最后的合成量，加速了整个项目迭代。