药企越发青睐人工智能助力药物研发

近日，葛兰素史克公司（GSK）就与Exscientia达成合作。据外媒报道，这笔交易涉及金额约为4300万美元。Exscientia是一家苏格兰的初创公司，主要业务是利用人工智能进行药物研发指导，双方合作之后，Exscientia将利用其AI药物研发平台为GSK进行10个创新小分子药物疾病的靶点开发。

Exscientia首席执行官Hopkins对媒体表示，该公司的AI系统只需相当于传统方法四分之一的时间和成本即可完成新药候选。

据了解，Exscientia公司的药物研发平台可同时利用大数据和机器学习方法，根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME等其他条件对化合物进行筛选。而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测，然后实验数据会被反馈到AI系统中用于改善下一轮化合物的选择。

制药企业 2.0

作为一家专注于将AI用于药物研发的公司，Exscientia的知名药企合作伙伴不只有GSK，此前，Exscientia刚刚与赛诺菲达成合作协议共同开发治疗糖尿病及其并发症的双特异小分子药物。而在这次合作中，赛诺菲约出资2.73亿美元。据介绍，双方已选择了45个代谢病靶点，约1000种双靶点组合，目标是设计出分子量小于500的双靶点药物。

药物研发速度慢，失败率高一直是全世界药物研发企业希望解决的问题，人工智能通过大数据和人工智能，让数据的计算模拟药品研发过程、降低研发成本、预测性药品的效果，可以极大的避免代价高昂的临床试验失败而备受各大药企的追捧，人工智能成为了探索提高新药研发效率、节省更多成本的路径。利用人工智能帮助药物研发的队伍中默沙东、强生、辉瑞等制药巨头也纷纷在列。

2016年，美国强生公司与致力于人工智能技术开发和应用的英国BenevolentAI达成合作，进行新药研发。BenevolentAI是欧洲最值钱的人工智能初创公司，其核心技术是一个叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System，判断加强认知系统）的人工智能系统。JACS可以从论文、专利、临床试验结果的大量信息中提取出能够推动药物研发的知识，提出新的可以被验证的假设，从而加速药物研发的过程。

与默沙东（MSD）合作的公司是位于旧金山的Atomwise，Atomwise的核心技术平台称为AtomNet——一种深度卷积神经网络 （deep convolutional neural network），通过自主分析大量的药物靶点和小分子药物的结构特征，AtomNet可以学习小分子药物与靶点之间相互作用规律，并且根据学习到的规律预测小分子化合物的生物活性，从而加快药物研发进程。主要针对的是新药的有效性和安全性预测。

除了人工智能，辉瑞公司（Pfizer）更是将大火的VR技术带入了新药研发领域。辉瑞在马塞诸塞州剑桥研发中心，研究人员正在探索将VR技术运用在药物研发上的可能性。据了解，辉瑞应用于药物研发的VR系统在其365平台上名为计算机辅助虚拟环境（CAVE），指在一个房间中，用投影仪打造虚拟现实场景环绕在使用者四周。此外，还有头戴式显示器（HMDs）可供个人使用，如Oculus Rift和HTV ive。

不得不说，在新技术的应用上，国外的大药企和人工智能公司的确走在了前列。2015年研究出的机器人“夏娃”，就已经可以每天筛选超过10000种化合物，帮助科研人员筛选抗疟疾、血吸虫病等疾病的新药了。

但是将目光转回国内，我们却发现国内相关公司并不多。近日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标。其中提到，到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

希望彼时，人工智能为制药业甚至整个社会带来革命性的变化。中国的人工智能也能够在新药研发领域大放异彩，带来造福患者的新药。