AI醫學：藥物研發的下一步

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  量子運行遠見
• 2022 年 4 月 21 日

洞察總結

將人工智慧 (AI) 融入藥物研究正在改變我們處理醫療保健的方式，從發現隱藏分子到加速開發更有針對性的治療方法。 這種合作正在重塑製藥業的商業模式、勞動力需求、政府法規，甚至是環境因素。 在承諾提供更有效率和個人化的醫療保健的同時，它也要求採取深思熟慮的方法來應對道德挑戰。

人工智能醫學背景

製藥公司越來越多地使用人工智能 (AI) 系統來開發新的治療方法和藥物。 英國初創公司 Exscientia 和日本製藥公司 Sumitomo Dainippon Pharma 使用算法篩選了數千種潛在化合物，以開發一種很快將在人體上進行臨床測試的藥物。 （該藥旨在治療強迫症。）

Exscientia 和 Sumitomo Dainippon 之間的合作是製藥公司和 AI 初創公司合作利用機器學習來發現可能過於微妙或複雜以至於人類無法識別的模式的一個例子。 此外，人工智能可用於預測化合物中微小分子的反應和行為，從而產生藥物所需的特性。 例如，利用人工智能發現新藥的公司 Iktos 正在與製藥巨頭輝瑞公司合作，將其技術應用於許多小分子發現項目。

另一個例子是阿斯利康和 BenevolentAI 之間的合作。 兩家公司正在合作開發治療慢性腎病和特發性肺纖維化（一種嚴重的肺部疾病）的新藥。 德國生物技術公司 Evotec 也與 Exscientia 建立了合作夥伴關係。 Evotec 宣布了一項與 Exscientia 合作開發的新型抗癌分子的第一階段臨床試驗。

破壞性影響 

製藥公司和人工智慧新創公司之間的合作不僅加速了發現過程，也揭示了以前科學家的隱藏分子。 這些新見解可以為更深入了解疾病並找到治療甚至治癒它們的方法打開大門。 對個人來說，這意味著更有針對性和更有效的治療的可能性，而對公司來說，這意味著更有效率的研發流程。

藥物開發的加速是人工智慧對該領域影響的重要面向。 演算法能夠篩選有關潛在化合物的大量數據，並根據現有的參數資料庫對它們進行分析，所需時間只是科學家團隊的一小部分。 一個著名的例子是 Exscientia 試驗，一種通常需要大約 12 年才能獲得批准的藥物在短短 XNUMX 個月內就可以進行試驗。 政府可以透過更快地向公眾提供更有效的治療方法來受益於這種速度的提高，從而增強整體公共衛生。

然而，人工智慧藥物的快速開發也帶來了需要解決的挑戰。 可能需要仔細監控道德考慮，例如演算法中潛在的偏見。 此外，藥物開發中對人工智慧的依賴可能會導致製藥業所需的技能和專業知識發生轉變。 教育機構可能需要調整他們的課程，讓未來的科學家為人工智慧發揮核心作用的環境做好準備。

人工智慧驅動的藥物研究的影響

人工智慧驅動的藥物研究的更廣泛影響可能包括：

• 製藥公司和人工智慧公司之間加強合作，從而採用更動態的方法來治療疑難雜症和以前無法治癒的疾病。
• 加速藥物發現和製造過程，從而更快地應對新出現的健康危機，並有能力解決罕見或被忽視的疾病。
• 開發更有效、更有針對性的藥物，從而實現能夠滿足個人遺傳特徵和特定健康狀況的個人化醫療。
• 製藥業商業模式的轉變，注重數據驅動方法和人工智慧集成，這可能會帶來新的投資機會和市場動態。
• 製藥業勞動力需求的變化，需要以數據科學和人工智慧為中心的新技能，並可能影響傳統研究角色的就業機會。
• 各國政府調整監管框架，確保人工智慧在藥物開發中的道德使用，平衡快速創新的需求與病人安全和資料隱私。
• 藥物進入市場的成功率可能會提高，提供更多的治療選擇，並可能降低消費者的醫療費用。
• 更有效率的研究流程，減少試誤方法的浪費，並實現更永續的藥品生產。
• 全球智慧財產權和貿易協定面臨潛在挑戰，因為人工智慧融入藥物開發可能會導致跨國界複雜的法律和道德考量。

需要考慮的問題

• 你會服用通過人工智能係統應用發現和開發的藥物嗎？
• 您認為使用 AI 系統開發的用於人類疾病的藥物和治療的潛在風險是什麼？