数字技术与人工智能正在推动医疗健康领域的革命,作为医药行业最为核心的环节之一,药物研发是人工智能技术大展身手的重要领域。
随着中国新药创新能力的大幅提升,无论是人工智能研发平台初创企业背后的投资者还是直接的参与者,都少不了中国的身影。当然,AI制药也面临着不少挑战,《合CEIBS》邀请两位嘉宾来到直播间与我们进行深度的探讨。
蒋华良:药物研发+AI
药物研发的困境与AI的介入
药物研发是一个系统性的工程,蒋院士认为药物研发的困境可以总结为:周期长、费用高、风险大、效率低。
而现在各大制药公司面临的问题是:靶标枯竭,慢性药物研发失去方向,以及突发性传染病无特效药。所以制药非常艰巨要解决的两大问题——如何缩短时间与节约经费。
蒋院士认为人工智能结合大数据是精准药物研发的机遇,通过AI技术可以快速、低成本获得新型药物的治疗方法。
AI的缺陷和解决策略
然而AI也具有三个缺陷,一是有偏的数据集,从不合适的数据集中AI无法学习到真正有用的知识;二是隐藏变量,AI学习的实际上是隐藏变量对应的错误信息;三是错误的建模目标,随机划分的测试集以及不合理的模型评价指标无法真实地反映AI算法的效果。
针对AI的缺陷,蒋院士提出两个解决策略:一是完善建模数据集的设计,二是解决药物研发数据的保密与共享矛盾。
总的来说药物研发+AI前景美好,道路不平坦,蒋院士建议道:专业人员一定发展AI技术,研发人员一定要掌握AI技术。
马健:拥抱人工智能 开启药物研发快进模式
拥抱未来:人工智能是机遇
AI与药物研发相结合并不是孤军奋战,在各个行业都在落地。纵向来看,AI在机理研究、新药设计、临床前研究、临床研究、FDA审核、甚至于上市都大有可为。
增加收益:守正出奇虎添翼
使用AI技术进行药物研发活动是确定增加收益的一件事情。AI使得药物化学家有了更大的探索化学空间的能力。并且“数据+计算”的特点,在现代药物制造“避专利、优性质、少合成、快迭代”方面有很大的作用。
发展趋势:虚实孪生相交汇
首先是基于数字孪生的概念,通过挖掘各种实验性的技术来保障AI在药物研发领域的应用;其次是虚拟数据,数字AI大幅提升数字孪生程度。随着数字孪生程度的不断提升,人工智能技术将会更大范围内的对药物研发进行优化。
行则将至:落地加速有实例
从项目启动到先导化合物的优化,包括AI赋能分子设计,基于AI的虚拟筛选等。这个体系下优化的相关性能够达到70%,意味着大量AI推荐的分子,其活性可以提前去判断,这样一来就大大减少了最后的合成量,加速了整个项目迭代。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货