作为新一轮信息技术革命的重要发展方向，人工智能(简称AI)正走出实验室，走向广阔的行业应用，成为全球经济发展的新动力。据预测，下一个十年，人工智能将得以爆发，并主导一个科技与商业时代。那么在医药领域，人工智能会是药物研发的未来吗？有行业人士表示，在医学影像、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域，人工智能正在承担医生助手的角色。
开发新药是是一项漫长而且低效率的工作。数据显示，所有进入临床试验阶段的药物，只有不到12%的药品最终能够上市销售，而且一款新药的平均研发成本高达26亿美金。
药物研发人员需要对各种不同的化合物以及化学物质进行测试，这个试验过程中的错误尝试耗费了太多的时间和金钱。由于不断试错的成本太高，越来越多的药物开发厂商开始转向计算机和人工智能，希望利用这种技术来缩小潜在药物分子的范围，从而节省后续测试的时间和金钱。为了识别那些有很大潜力可以作为药物靶标的蛋白质的编码基因，这些厂商把希望寄托了算法上。目前，一些新的算法模型(包括近日发布在《Science Translational Medicine》上)增加了新层次的复杂性，用来缩小相关蛋白质、药物和临床数据的范围，以便更好地预测哪些基因最有可能让蛋白质和药物结合。
在药物开发过程中结合机器学习，有着提升开发效率的潜力。机器学习不但可以加速时间范围，还可以提高到达后期试验阶段药物的成功概率(probability of success, POS)。Medicxi Ventures的合伙人 David Grainger认为，错误发现率(False Discovery Rate, FDR)是一个统计学现象，而避免FDR则有可能将后期试验阶段的风险减半。
此外，在药物发现的早期阶段中，现有虚拟筛选的方法名为“高通量筛选”，而它非常容易受到FDR的影响。如果可以将第3阶段试验的风险减半，就可以为大型制药公司节约数十亿美元的成本，影响其超过900亿美元的研发经费并带来有意义的回报，使其能够腾出资源集中于寻找更有潜力的机会。
“虽然与后期试验相关的巨额费用往往侧重于临床试验的设计元素，但我们认为，将AI/ML应用于优化后期阶段在选择标准、规模和研究长度等方面的决策，也可以实现有意义的效率提高。”
药品研发速度的提升一直是全世界希望解决的问题，通过大数据和人工智能，让数据的计算模拟药品研发过程、降低研发成本、预测性药品的效果。随着人工智能和机器学习的不断整合，人们将有望在新药研发的过程中显著地实现“去风险”，不但将节约每年约260亿美元的研发成本，同时还将提高全球医疗信息领域的效率，节约的成本价值超过每年280亿美元。
对于人工智能在药物研发领域的应用，医药企业开始逐渐探讨。如位于英国伦敦的BenevolentAI是一家致力于人工智能技术开发和应用的公司，他们建立了一种有望更快更好开发新药的人工智能技术，而强生公司成为了第一个尝鲜者。最近，强生公司把一些尚处于试验中的小分子化合物转交给了BenevolentAI，进行开发。而BenevolentAI将利用人工智能系统来指导临床试验的进行和数据的收集，他们计划最早在2017年中展开2b期临床试验。公司的首席执行官Hunter博士说表示，人工智能也许很快就能给制药业甚至整个社会带来革命性的变化，我们衷心希望作为先行者的BenevolentAI和强生能够早日通过人工智能带来新药，造福患者。
文章来源：中国制药网
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