| huozm32831 |
2021-09-23 15:29 |
随着人们健康生活水平的提高，新药研发的需求日益迫切。目前，由于新药物靶点和作用机制越来越少以及研发成本提升，医药公司研发新药难以克服“高成本、高风险、长周期”仍是国内外药物研发的沉疴，人们开始将新药研发的目光转向了人工智能。
借用人工智能天然的精准高效等优势，AI在提升新药研发效率以及提高新药研发成功率两个方面都可以大展身手。此外大湾生物表示，在这场跨行过程中也存在较大的挑战。
人工智能赋能新药研发，这次跨行对医药行业带来什么？
人工智能赋能新药研发，提升新药研发效率
2016年，罗氏公布研发一种新药所需的成本约需投入10亿法郎，耗时12年，再次反映了新药研发“高成本、高风险、长周期”的痛点。
单纯的劳动密集型结构调整，基本克服不了这三个痛点，专家将新药研发的目光转向了人工智能。利用机器学习技术学习海量医学资料，以数据驱动，不需要专业的医药背景，基本避免了人为失误。此外AI技术能建立高效的模型，智能预测高质量成分，大大减少劳动密集型的重复试错。
人工智能赋能新药研发，提升发现新药概率
令人惊喜的是，人工智能赋能新药研发在提升新药研发效率的同时，也提升了发现新药的概率。人脑是有记忆的，机器也有，不同的是人会忘记或者忽略一些事，但机器却不会，加之机器的知识储量远高于人脑，这就让人工智能在新药研发方面很大程度上克服了“成功率低”的痛点。
AI尤其擅长分析大量数据并处理应用复杂的规则，发现大量数据中的潜在规律，并智能预测或者对新的数据进行分类，找出潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制等，从而更容易提供新机制和新靶点。
人工智能赋能新药研发，高门槛要求高科技人才团队
俗话说，没有金刚钻别揽瓷器活，人工智能赋能新药研发是两大高新技术跨行融合，自然是高门槛。
首先，机器学习必须是以大量有效数据作为基础，具体到新药研发上就要求提供海量的实验数据，这就要求新药研发公司在实验研究方面具备一定的实力，为机器学习提供真实有效的基础数据。
其次，机器学习海量数据，并利用规则去提取规律、以及智能预测所需的峰值，要求新药研发公司拥有一个强大的AI团队，去让人工智能的优势在医药研发领域充分发挥作用。 |
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