AI医学：药物研发的下一步

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  量子运行远见
• 2022 年 4 月 21 日

洞察总结

将人工智能 (AI) 融入药物研究正在改变我们处理医疗保健的方式，从发现隐藏分子到加快开发更有针对性的治疗方法。 这种合作正在重塑制药行业的商业模式、劳动力需求、政府法规，甚至环境因素。 在承诺提供更高效和个性化的医疗保健的同时，它也要求采取深思熟虑的方法来应对道德挑战。

人工智能医学背景

制药公司越来越多地使用人工智能 (AI) 系统来开发新的治疗方法和药物。 英国初创公司 Exscientia 和日本制药公司 Sumitomo Dainippon Pharma 使用算法筛选了数千种潜在化合物，以开发一种很快将在人体上进行临床测试的药物。 （该药旨在治疗强迫症。）

Exscientia 和 Sumitomo Dainippon 之间的合作是制药公司和 AI 初创公司合作利用机器学习来发现可能过于微妙或复杂以至于人类无法识别的模式的一个例子。 此外，人工智能可用于预测化合物中微小分子的反应和行为，从而产生药物所需的特性。 例如，利用人工智能发现新药的公司 Iktos 正在与制药巨头辉瑞公司合作，将其技术应用于许多小分子发现项目。

另一个例子是阿斯利康和 BenevolentAI 之间的合作。 两家公司正在合作开发治疗慢性肾病和特发性肺纤维化（一种严重的肺部疾病）的新药。 德国生物技术公司 Evotec 也与 Exscientia 建立了合作伙伴关系。 Evotec 宣布了一项与 Exscientia 合作开发的新型抗癌分子的第一阶段临床试验。

破坏性影响 

制药公司和人工智能初创公司之间的合作不仅加速了发现过程，还揭示了以前科学家隐藏的分子。 这些新见解可以为更深入地了解疾病并找到治疗甚至治愈它们的方法打开大门。 对于个人来说，这意味着更有针对性和更有效的治疗的可能性，而对于公司来说，这意味着更高效的研发流程。

药物开发的加速是人工智能对该领域影响的一个重要方面。 算法能够筛选有关潜在化合物的大量数据，并根据现有的参数数据库对它们进行分析，所需时间只是科学家团队的一小部分。 一个著名的例子是 Exscientia 试验，一种通常需要大约 12 年才能获得批准的药物在短短 XNUMX 个月内就可以进行试验。 政府可以通过更快地向公众提供更有效的治疗方法来受益于这种速度的提高，从而增强整体公共卫生。

然而，人工智能药物的快速开发也带来了需要解决的挑战。 可能需要仔细监控道德考虑，例如算法中潜在的偏见。 此外，药物开发中对人工智能的依赖可能会导致制药行业所需的技能和专业知识发生转变。 教育机构可能需要调整他们的课程，让未来的科学家为人工智能发挥核心作用的环境做好准备。

人工智能驱动的药物研究的影响

人工智能驱动的药物研究的更广泛影响可能包括：

• 制药公司和人工智能公司之间加强合作，从而采用更加动态的方法来治疗疑难杂症和以前无法治愈的疾病。
• 加速药物发现和制造过程，从而更快地应对新出现的健康危机，并有能力解决罕见或被忽视的疾病。
• 开发更有效、更有针对性的药物，从而实现能够满足个体遗传特征和特定健康状况的个性化医疗。
• 制药行业商业模式的转变，注重数据驱动方法和人工智能集成，这可能会带来新的投资机会和市场动态。
• 制药行业劳动力需求的变化，需要以数据科学和人工智能为中心的新技能，并可能影响传统研究角色的就业机会。
• 各国政府调整监管框架，确保人工智能在药物开发中的道德使用，平衡快速创新的需求与患者安全和数据隐私。
• 药物进入市场的成功率可能会提高，提供更多的治疗选择，并可能降低消费者的医疗费用。
• 更高效的研究流程，减少试错方法中的浪费，并实现更可持续的药品生产。
• 全球知识产权和贸易协定面临潜在挑战，因为人工智能融入药物开发可能会导致跨国界复杂的法律和道德考虑。

需要考虑的问题

• 你会服用通过人工智能系统应用发现和开发的药物吗？
• 您认为使用 AI 系统开发的用于人类疾病的药物和治疗的潜在风险是什么？