隨著人們健康生活水平的提高，新藥研發的需求日益迫切。目前，由於新藥物靶點和作用機制越來越少以及研發成本提升，醫藥公司研發新藥難以克服“高成本、高風險、長週期”仍是國內外藥物研發的沉痾，人們開始將新藥研發的目光轉向了人工智慧。
借用人工智慧天然的精準高效等優勢，AI在提升新藥研發效率以及提高新藥研發成功率兩個方面都可以大展身手。此外大灣生物表示，在這場跨行過程中也存在較大的挑戰。
人工智慧賦能新藥研發，這次跨行對醫藥行業帶來什麼？
人工智慧賦能新藥研發，提升新藥研發效率
2016年，羅氏公佈研發一種新藥所需的成本約需投入10億法郎，耗時12年，再次反映了新藥研發“高成本、高風險、長週期”的痛點。
單純的勞動密集型結構調整，基本克服不了這三個痛點，專家將新藥研發的目光轉向了人工智慧。利用機器學習技術學習海量醫學資料，以資料驅動，不需要專業的醫藥背景，基本避免了人為失誤。此外AI技術能建立高效的模型，智慧預測高質量成分，大大減少勞動密集型的重複試錯。
人工智慧賦能新藥研發，提升發現新藥機率
令人驚喜的是，人工智慧賦能新藥研發在提升新藥研發效率的同時，也提升了發現新藥的機率。人腦是有記憶的，機器也有，不同的是人會忘記或者忽略一些事，但機器卻不會，加之機器的知識儲量遠高於人腦，這就讓人工智慧在新藥研發方面很大程度上克服了“成功率低”的痛點。
AI尤其擅長分析大量資料並處理應用複雜的規則，發現大量資料中的潛在規律，並智慧預測或者對新的資料進行分類，找出潛在的、被忽視的通路、蛋白和機制等，從而更容易提供新機制和新靶點。
人工智慧賦能新藥研發，高門檻要求高科技人才團隊
俗話說，沒有金剛鑽別攬瓷器活，人工智慧賦能新藥研發是兩大高新技術跨行融合，自然是高門檻。
首先，機器學習必須是以大量有效資料作為基礎，具體到新藥研發上就要求提供海量的實驗資料，這就要求新藥研發公司在實驗研究方面具備一定的實力，為機器學習提供真實有效的基礎資料。
其次，機器學習海量資料，並利用規則去提取規律、以及智慧預測所需的峰值，要求新藥研發公司擁有一個強大的AI團隊，去讓人工智慧的優勢在醫藥研發領域充分發揮作用。
大灣生物影片號今晚（9月23日晚6:30~7:00）直播，盤點利用人工智慧開發醫藥的一些代表公司，有興趣的讀者歡迎觀看。
人工智慧賦能新藥研發，這次跨行對醫藥行業帶來什麼？
