新闻中心

当前页面: 首页 >新闻中心 >业界动态 >当药物研发遇上AI,人轻易就被取代了吗?

当药物研发遇上AI,人轻易就被取代了吗?

供稿:中国工控网 2018/10/9 16:43:09
0 人气:187

日前,全球糖尿病领域的领先者丹麦诺和诺德宣布《转变研发方式的计划》,将在丹麦和中国的研发中心裁掉约400名员工,以期重组其研发中心,加速其严重慢性病产品管线的扩展和多样化。公司表示,本次裁员并不是在削减成本,而是增强AI方面竞争力。

诺和诺德首席科学官Mads Krogsgaard Thomsen表示“这并不是在削减成本,诺和诺德明年的研发预算将比今年更大。内部分析显示,我们的体力劳动出现过剩,但在数字领域、信息学、数据科学、人工智能和自动化方面则缺乏竞争力。” 

药物研发的AI时代

根据德勤2017年的报告,2017 年全球前 12 位制药企业尽管在研发上进行了巨大投入,但是这些投入所带来的回报仅有 3.2%,药物研发投资回报率也处于 8 年来的最低水平,相比于七年之前存在大幅度的下滑。

 

正是因为药物研发具有时间长、高投入、高风险,投资汇报慢的特点。全球每年都有数千亿美元用于药品研发,而AI技术的运用能够在一定程度上提高研发效率,降低成本投入。30多年前,人们就设想采用计算机进行药物研发,例如1981年的《Discovery》杂志中就有这样的设想,几个月后的《财富》杂志封面也对计算机辅助的药物发现进行了专题报道。随着人工智能浪潮的兴起,药物研发人员们将很快用上这些新工具来武装自己,提高药物研发效率。新药的设计、发现、研发过程,也将得到缩短。

AI能为新药研发带来什么?

AI可以对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析, 大大提升新药发现的效率。从目前来看,AI主要作用于药物研发场景包括:靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究,以及发掘药物新适应症等。但是所有的应用都撇不开一个重要因素:数据。

AI研发的核心是数据

比如,在新药研发领域,AI可以帮助科学家从巨大体量的化合物数据库中完成文献搜索,许多公司也在研究如何利用机器模拟化合物跟特定靶标的结合效果,从而大大加快新药筛选的过程。

AI通过机器学习,不但可以加速时间,还可以提高到达后期试验阶段药物的成功概率。如果AI可以减少药物试验的风险,就可以为大型制药公司节约大量成本,使其能够腾出资源集中于寻找更有潜力的机会。

除了上述提到的药物数据,医疗数据也成为后续药物研发的重要依据。

对药物研发或者是诊断治疗来说,数据的重要性都是不言而喻的。但是数据的来源与质量,目前仍是所有AI+制药相关企业面临的难题之一。如何得到更准确的数据,如何有效分析是AI在药物研发领域不得不好好思考的问题。

药企纷纷入局AI市场

虽然AI用于药物研发还存在一些不确定性,但是并不妨碍全球医药企业布局AI技术。例如,默沙东与美国Atomwise牵手药物挖掘;强生与英国AI技术开发和应用公司BenevolentAI达成新药研发合作;制药巨头罗氏收购肿瘤大数据公司Flatiron Health的全部股份,还与GNS Healthcare达成合作协议;辉瑞除了与IBM合作协助免疫肿瘤药物研发外,也与晶泰科技签订了战略性的合作协议。

辉瑞、罗氏、GSK等巨头纷纷“下注”AI公司,发展如何还有待时间检验。毕竟目前并没有一家AI药物研发的成功案例,也没有一款AI研发的药物被批准上市。所以说光有一腔热情并不能解决研发道路上的诸多瓶颈。AI虽然是一个引人注目的做法,不过它仍然需要时间证明自己。

 

大量的裁员、大规模的和AI技术公司合作,有的人提出了这样的观点“AI最终会取代研发人员”,工控小编认为就目前来说,这看起来并不实际。不过需要注意的是“AI不会取代药物研发人员,但是使用AI的药物研发人员将会取代那些不使用AI的人”。

总结

人工智能没有魔法,不可能将长达几年乃至几十年的新药发现过程缩短到几天的时间。但是能看到的是,AI技术正在为制药行业带来显著的变化。随着对生物医药理解的不断加深,随着计算能力的不断加强,AI有望为医疗行业带来可喜的进展。

就像《奇点临近》的作者,著名未来学家Ray Kurzweil曾言:“技术的力量正以指数级的速度迅速向外扩充。人类正处于加速变化的浪尖上,更多、更加超乎我们想象的极端事物将会出现。” 

(图片来源于网络)

审核编辑(王妍)
更多内容请访问 中国工控网(http://www.gongkong.com)

手机扫描二维码分享本页

工控网APP下载安装

工控速派APP下载安装

 

我来评价

评价:
一般
博聚网