解析人工智能技术生物制药的建模方式

人工智能技术是对复杂一些的生物过程很好的建模方式。药物研发既有微观分子层面的设计和模拟，也有病理或者人体内吸收代谢等这些宏观的现象的考虑，因此需要更好的数学模型来同时对这样跨尺度的问题和体系进行数字化的分析。基于数据驱动的机器学习、深度学习方法，能够有效地模拟一些复杂的生物学系统，与现有的计算模拟方法搭档，提供有力补充。
第二，人工智能其实是一个非常好的理解复杂数据的工具。在实践中，我们发现如果能够去建一些好的模型，对药物化学家和研发专家的知识起到很好的补充，就能发现一些人类很难发现的数据之间的规律，从而有机会设计出更好的药物。
我们目前认为人工智能制药在一些临床前研究的环节中有明确而巨大的应用潜力，因为这些环节针对的问题有相对清晰的定义和较丰富的数据积累，更适合快速地构建出高质量的模型，来帮助我们的专家加速研发的过程。
而更有挑战的节点，我认为可能一个是在下一个阶段如何利用人工智能的能力，重塑药物研发现的流程，把现在需要后期试错的一些研究环节前置，这样在早期就能对一个药物分子的更多关键属性进行综合评价，进一步提高这个药物的成功率。目前的人工智能制药已经实现了一部分研发的前置，让我们打破研发流程的线性时间局限，用算法的综合评价分析早早筛掉不适合成药的候选分子，从而降低后期的试错成本与风险。第二个挑战在于，如何利用突破一些现存的研发瓶颈问题，比如建立临床前研究和临床效果的相关性，用这种数据驱动的机器学习方法，在更早的人工智能药物设计中去提高临床成功率。
对撞派：比如说靶点发现，化合物的筛选，包括化合物的设计等等细分的环节上，采用人工智能制药会有比较明显的难度差别吗？人工智能制药对于效率的提高是显而易见的。相较于传统医药长达数年的周期与数十亿美元的对于单一药物研发投入，人工智能药物研发能够极大的节省时间和经济成本：通过人工智能制药技术用更短的时间发现了新机制特发性肺纤维化药物。此外，专注于人工智能制药算法的新兴团队也凭借着独特高效的算法，为其它制药企业提供一体化的服务，赋能生物制药。