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大多數(shù)情況下，藥物化學(xué)家會(huì)利用高通量篩選的方式無限擴(kuò)大篩選對(duì)象以期邂逅目標(biāo)化合物，提高藥物發(fā)現(xiàn)的機(jī)率。由于不斷試錯(cuò)的成本太高，越來越多的藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)開始引入人工智能開發(fā)虛擬篩選技術(shù)，以取代或增強(qiáng)傳統(tǒng)的高通量篩選過程。

藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)通過運(yùn)用人工智能藥物研發(fā)系統(tǒng)，能在醫(yī)藥研發(fā)過程中減少人力、時(shí)間、物力等投入，降低藥品研發(fā)成本。同時(shí)基于疾病、用藥等建立數(shù)據(jù)模型，預(yù)測(cè)藥品研發(fā)過程中的安全性、有效性、副作用等。此外，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷整合，藥物研發(fā)企業(yè)有望在新藥研發(fā)過程中顯著降低風(fēng)險(xiǎn)，保守估計(jì)每年將節(jié)約大概260億美元的研發(fā)成本。同時(shí)，還將提高全球醫(yī)療信息領(lǐng)域的效率，節(jié)約的成本價(jià)值超過每年280億美元。

人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用在藥物開發(fā)的不同環(huán)節(jié)，包括新藥開發(fā)、藥物有效性及安全性預(yù)測(cè)、構(gòu)建新型藥物分子、篩選生物標(biāo)志物、研究新型組合療法等。從全球的情況來看，作為全球當(dāng)下最熱門的科技話題之一，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)等多個(gè)方面取得突破，人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用已然是一個(gè)前景廣闊的新興領(lǐng)域。當(dāng)新藥研發(fā)遇到人工智能后，通過數(shù)據(jù)生成假定藥物，顯示出更快、更有效率開發(fā)新藥的潛力。

Exscientia

協(xié)助Sanofi、GSK設(shè)計(jì)化合物

日前英國人工智能企業(yè)Exscientia與GlaxoSmithKline(葛蘭素史克，簡(jiǎn)稱GSK)達(dá)成了一項(xiàng)協(xié)議，Exscientia使用其人工智能平臺(tái)，協(xié)助GSK進(jìn)行10款新藥研發(fā)。Exscientia將按研發(fā)成果獲得款項(xiàng)，總計(jì)3300萬英鎊，折合約4300萬美元。

這是Exscientia繼與Sanofi合作開發(fā)雙特異配體之后他們第二個(gè)大型合作項(xiàng)目。在與Sanofi合作項(xiàng)目中 Exscientia利用其人工智能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)(artificial intelligence -driven platform)以及自動(dòng)化設(shè)計(jì)能力鑒定具有協(xié)同作用的藥物靶點(diǎn)組合，然后，利用其lead-finding平臺(tái)鑒定針對(duì)這些靶點(diǎn)的雙特異性小分子藥物。Exscientia負(fù)責(zé)所有化合物設(shè)計(jì)，Sanofi則提供化學(xué)合成。

BenevolentAI

幫助Johnson & Johnson進(jìn)行臨床試驗(yàn)

Johnson & Johnson與BenevolentAI達(dá)成合作協(xié)議，Johnson & Johnson將一些已經(jīng)進(jìn)入臨床階段的試驗(yàn)藥物連帶專利一起特許給BenevolentAI，而BenevolentAI將利用人工智能系統(tǒng)來指導(dǎo)臨床試驗(yàn)的進(jìn)行和數(shù)據(jù)的收集。

位于英國倫敦的BenevolentAI成立于2013年，是一家致力于人工智能技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的公司，是歐洲最大的AI初創(chuàng)公司，在全世界排名第五。這家公司建立了一種有望更快更好開發(fā)新藥的人工智能技術(shù)，他們的目標(biāo)是建立人們期盼已久的“制藥企業(yè)2.0”，利用人工智能助力新藥開發(fā)，避免代價(jià)高昂的臨床試驗(yàn)失敗。

BenevolentAI的核心技術(shù)是一個(gè)叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System）的人工智能系統(tǒng)。他們通過和NVIDIA Corporation合作，利用人工智能把人、技術(shù)和生物化學(xué)結(jié)合起來，集中處理全世界大量高度碎片化的信息，用以加速科學(xué)研究和發(fā)展。自2013年以來，BenevolentAI已經(jīng)開發(fā)出24個(gè)候選藥物，且已經(jīng)有藥物進(jìn)入臨床IIb期試驗(yàn)階段。

Atomwise

預(yù)測(cè)新藥有效性和安全性

成立于2012年的Atomwise是一家利用超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行藥品研發(fā)的前沿醫(yī)學(xué)公司，總部位于美國舊金山。其商業(yè)模式是為制藥公司、創(chuàng)業(yè)公司和研究機(jī)構(gòu)提供候選藥物預(yù)測(cè)服務(wù)。迄今為止，Atomwise已經(jīng)與斯坦福大學(xué)、Scripps研究所等著名科研機(jī)構(gòu)合作開展了27個(gè)藥物研發(fā)項(xiàng)目，與默沙東也有藥物研發(fā)合作項(xiàng)目。

Atomwise通過與IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)合作，設(shè)計(jì)了一套名為 AtomNet 的系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析數(shù)據(jù)庫，并用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析化合物的構(gòu)效關(guān)系，于藥物研發(fā)早期評(píng)估新藥風(fēng)險(xiǎn)。早在2015年，這家公司宣布尋找埃博拉病毒治療方案方面有一些進(jìn)展，在不到24小時(shí)的時(shí)間內(nèi)就成功地對(duì)7000多種藥物進(jìn)行了分析測(cè)試，在為時(shí)一周的時(shí)間內(nèi)，又從已有的藥物中找到兩種或許能用來抗擊埃博拉病毒的藥物。

Berg Health

篩選生物標(biāo)志物

生物標(biāo)志物是指可以標(biāo)志系統(tǒng)、器官、組織、細(xì)胞以及亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)功能的改變或可能發(fā)生的改變的生化指標(biāo)，可用于疾病診斷、判斷疾病分期或者用來評(píng)價(jià)新藥或新療法在目標(biāo)人群中的安全性及有效性。

Berg Health是位于美國波士頓的一家生物制藥公司，成立于2006年。公司通過Interrogative Biology技術(shù)平臺(tái)對(duì)患者樣本進(jìn)行高通量質(zhì)譜分析，獲得患者的基因組、蛋白組、代謝組以及線粒體功能等多方面的信息。在這過程中，可以從一個(gè)患者樣本中獲得上兆個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，將這些數(shù)據(jù)與患者的臨床信息相結(jié)合，通過人工智能分析，詳細(xì)描繪出患者體內(nèi)生物系統(tǒng)個(gè)體化狀態(tài)。根據(jù)這些信息，研究人員可以進(jìn)一步發(fā)掘與疾病相關(guān)的生物標(biāo)記物，檢測(cè)手段和治療方法。

2016年10月，Berg Health公司與美國國防部宣布達(dá)成合作，利用人工智能技術(shù)開展新藥研發(fā)。以尋找應(yīng)對(duì)現(xiàn)有藥物不起反應(yīng)的侵入性乳腺癌治療方案，將篩選多達(dá)25萬個(gè)樣本來尋找早期癌癥的新生物學(xué)指標(biāo)和生物標(biāo)記。

Kyoto University

聯(lián)合制藥和IT企業(yè)開發(fā)新藥研發(fā)AI

在全球制藥企業(yè)紛紛削減研發(fā)經(jīng)費(fèi)的大背景下，日本京都（Kyoto University）大學(xué)和約70家制藥及IT相關(guān)企業(yè)聯(lián)合組成研究機(jī)構(gòu)，以開發(fā)專門用于研發(fā)新藥的人工智能，以大幅降低藥品研發(fā)成本。京都大學(xué)教授熊田孝恒表示，目前進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段的藥物的研發(fā)周期在10年左右，研發(fā)經(jīng)費(fèi)高達(dá)26億美元，另外，只有不到12%的藥品最終能夠上市銷售。而通過人工智能研發(fā)的藥物周期可以縮短至三年，成本降低一半。

京都大學(xué)的藥品研發(fā)人工智能的工作內(nèi)容包括鎖定致病蛋白質(zhì)、篩選對(duì)蛋白質(zhì)起作用的藥物成分、評(píng)估藥物成分的安全性并決定合成方法、制定臨床試驗(yàn)計(jì)劃以確定藥效等。據(jù)悉，僅篩選藥物成分一項(xiàng)，以往靠制藥企業(yè)研究人員調(diào)查海量的國內(nèi)外醫(yī)學(xué)論文和數(shù)據(jù)，耗時(shí)又耗力，而人工智能則可以更快地處理龐大的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。