利用 AI 提升制药效率和创新
了解 AI 如何准备好改变药物的发现和开发，包括帮助降低药物开发成本并加快向患者提供救命治疗。
关键要点
- 制药行业正在经历由 AI 实现的重大变革。
- 为了更好地支持医疗专业人员及其患者，制药公司必须加快药物发现和开发过程，同时控制不断上升的成本。
- AI 可以在药物发现过程的关键步骤中提供辅助，包括识别疾病蛋白质和分析哪些化合物将最有效地与这些蛋白质相互作用。
- AI 还通过分析大量数据、识别模式和预测结果来简化药物开发过程。
- 采用 AI 的制药公司必须克服各种挑战，例如维护数据质量以及寻找具备合适的技术与科学技能组合的员工。了解 AI 智能体如何改变业务运营。
- 展望未来，制药行业将看到制药公司与科技公司之间将达成更多的合作，以及医疗科技和 AI 初创公司会涌现更多的投资。
新药成本上升
医疗专业人员治疗患者的方式正在迅速改变。他们越来越多地使用个性化患者信息来指导医疗决策。随着研究人员不断攻克复杂的健康问题，制药公司努力减少开发救命药所需的时间和金钱，这种方法（又称为精准医疗）变得愈加普遍。
目前，对制药公司来说，在市场中推出新药是一个极其漫长且昂贵的过程。根据 Taconic Biosciences 的最新数据，大约需要 26 亿美元和超过 10 年才能开发出一种药物。并且在开发出来后，88% 的新候选药物无法获得 FDA 批准。
值得高兴的是，AI 在加速药物发现和开发过程上有着极大的潜力。
目前，对制药公司来说，在市场中推出新药是一个极其漫长且昂贵的过程。根据 Taconic Biosciences 的最新数据，大约需要 26 亿美元和超过 10 年才能开发出一种药物。并且在开发出来后，88% 的新候选药物无法获得 FDA 批准。
值得高兴的是，AI 在加速药物发现和开发过程上有着极大的潜力。
AI 如何简化药物发现
制造大多数药物的第一步是合成化合物，这种化合物可以结合并调节与疾病相关的靶分子（通常是蛋白质）。为了找到合适的化合物，研究人员会审查成千上万种潜在候选化合物。确定目标后，研究人员就会筛选大量类似化合物的库，找到与疾病蛋白质的最佳相互作用。
目前，需要十多年时间和数亿美元才能到达这一步。但使用 AI 和机器学习 (ML) 的医疗技术可以简化此过程，减少制药公司发布新药所需的时间和金钱。例如，这些技术可以：
目前，需要十多年时间和数亿美元才能到达这一步。但使用 AI 和机器学习 (ML) 的医疗技术可以简化此过程，减少制药公司发布新药所需的时间和金钱。例如，这些技术可以：
梳理分子库
用于筛选候选分子的库太过庞大，人类研究者几乎不可能自己审查所有分子。从另一方面来看，AI 可以在巨大的数据集中快速识别潜在的目标化合物，为研究人员节省几百个小时的实验时间。
预测化合物的性质
传统的药物发现过程涉及耗时的试验和错误。结合 AI 和 ML 的医疗技术解决方案可通过预测潜在化合物的性质来帮助加快进度，确保只选择那些具有所需成分的化合物进行合成。这样一来，研究人员就不必再研究那些不太可能有效的化合物。
发明新的化合物
如果筛选结果不太理想，AI 甚至可以集思广益，找到符合所需参数、成功率更高的全新化合物。
AI 如何协助研究人员
考虑研究人员如何利用 AI 解决方案支持药物发现过程的关键步骤。
研究人员执行以下步骤：
步骤 1：确定一个可以“药物化”的分子作为目标。
步骤 2：进行实验以确认目标与疾病进展相关。
步骤 3：识别或创建与目标相互作用的化合物。
步骤 4：优化所选化合物以提高疗效和安全性。
步骤 2：进行实验以确认目标与疾病进展相关。
步骤 3：识别或创建与目标相互作用的化合物。
步骤 4：优化所选化合物以提高疗效和安全性。
在 AI 的帮助下，他们可以：
步骤 1：寻找更多潜在目标。
步骤 2：提高实验的成功率。
步骤 3：排除不太可能相互作用的化合物。
步骤 4：通过智能分析加快过程。
步骤 2：提高实验的成功率。
步骤 3：排除不太可能相互作用的化合物。
步骤 4：通过智能分析加快过程。
AI 在临床试验中的应用
根据 Taconic Biosciences 的报道，在进入临床试验阶段的候选药物中，只有 12% 获得监管机构的批准。这是药物研发过程中耗时最长、成本最高的阶段，临床试验涉及多期人体试验，每一期都涉及成百上千或成千上万名参与者。
随机对照试验 (RCT) 的传统线性过程几十年来都没有改变。它缺乏增强精准医学模型所需的灵活性、速度和分析能力。企业连寻找合适的参与者都十分艰难，更不用说招募、留用和有效管理他们了。这种低效的过程大大增加了药物发现和开发的成本，也导致批准率较低。它也阻碍了创新。
从设计一直到数据分析，制药公司在药物开发的整个临床试验阶段都可使用预测性 AI 模型，帮助实现以下目标：
随机对照试验 (RCT) 的传统线性过程几十年来都没有改变。它缺乏增强精准医学模型所需的灵活性、速度和分析能力。企业连寻找合适的参与者都十分艰难，更不用说招募、留用和有效管理他们了。这种低效的过程大大增加了药物发现和开发的成本，也导致批准率较低。它也阻碍了创新。
从设计一直到数据分析，制药公司在药物开发的整个临床试验阶段都可使用预测性 AI 模型，帮助实现以下目标：
- 挖掘公开的可用内容来确定合适的患者。
- 实时评估试验场所的表现。
- 将跨平台共享数据的过程自动化。
- 为最终报告提供数据。
制药行业采用 AI 的障碍
尽管 AI 在药物发现和开发过程中变得越来越普遍，但仍然存在采用障碍。以下是公司通常会面临的一些挑战：
数据质量
在许多行业，经常提到一项挑战，那就是劣质的数据可能会迅速削弱 AI 和 ML 的有用性。对于药物研究人员来说，数据质量低会使医疗技术变得不可靠，最终不会比传统方法更准确、有用或省时。
忧虑
大部分行业都存在一种误解，认为技术最终将完全取代人工。制药行业也不例外。虽然 AI 确实可以比人工更快地分析大型数据集，但它不能取代技术娴熟的研究人员和临床医生。
技能短缺
在药物发现过程中实施医疗技术需要一套利基技能。为了让数据保持简洁，让 AI 保持高效，公司需要员工不仅具备技术技能，而且要了解这个过程的科学层面，如药物设计、生物学和化学。这是一项艰巨的任务，企业很难完成。
AI 制药的未来
在 AI 的帮助下，研究人员可以提高创新能力，临床医生可以更好地满足精准医疗的需求，制药公司可以更快地将改变生活的药物推向市场。
当前趋势表明，当前在制药行业发生的 AI 变革将持续到未来。例如，每年制药公司与科技公司之间的合作在不断增加，对医疗技术和 AI 初创公司的巨额投资也在增加。
主要制药公司也越来越多地共享数据。Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery（简称 MELLODDY）是一个联盟，旨在促进其多家成员之间共享数据。MELLODDY 使用基于区块链的系统，公司可通过该系统共享专有数据，同时保持机密性。研究人员可利用现有数据快速启动其药物发现过程，缩短开发时间。
当前趋势表明，当前在制药行业发生的 AI 变革将持续到未来。例如，每年制药公司与科技公司之间的合作在不断增加，对医疗技术和 AI 初创公司的巨额投资也在增加。
主要制药公司也越来越多地共享数据。Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery（简称 MELLODDY）是一个联盟，旨在促进其多家成员之间共享数据。MELLODDY 使用基于区块链的系统，公司可通过该系统共享专有数据，同时保持机密性。研究人员可利用现有数据快速启动其药物发现过程，缩短开发时间。
