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制药网 行业动态】近年来，AI 开始在原本费时、烧钱的药物研发过程中发挥效用。业内表示，AI技术在制药行业中将具有巨大的发展机遇。部分行业巨头已经开始尝试针对多种不同目标实施AI策略，并为有望全面到来的行业转型奠定基础。
据了解，药物的市场投放是一个昂贵且漫长的过程。2017年，相关调查资料显示，单一药品的平均上市成本为27亿美元，且数字仍在不断增加。临床试验占据研发成本中的很大部分比例——尽管研究人员投入了大量资金，但仍然经常出现项目延后以及较高的失败率。
与其他传统技术相比， AI技术或将使得临床医生得以更快、更高效地找到合适的患者进行临床试验。在这类场景下，AI技术不仅通过加快选择过程帮助制药企业节约时间，同时也能够确保候选人具有合适的条件，终节省金钱并减少潜在的失败试验数量。
据外媒报道，近日英国初创公司 ExScientia 称，已经利用 AI 开发出药物，并将于 2020 年 3 月开始进入临床测试阶段。这种药物可用来治疗强迫症(obsessive-compulsive disorder，OCD)，其从提出概念至今不到一年时间。
业内 认为，利用 AI 研发药物意味着可以大大减少制药过程中化合物实验筛选研究的次数：主动学习自动优先考虑信息丰富的化合物进行实验合成和测试，使系统的学习速度快于人类本身。
AI 目前已渗入医药研发的各个阶段，但还主要集中在新药发现和验证阶段。此外，AI 还可以通过科学研究和患者数据进行挖掘，找到现有药物的新效用。
当然，AI 的应用不仅仅局限于开发药物——研究人员已经开始利用 AI 来跟踪新冠病毒的传播、解决美国的阿片类药物危机等。
制药行业已经在大规模AI解决方案的实施方面迈出重要一步，对于其他与制药业类似的大规模行业，AI技术的潜在应用同样非常广泛。
为了推动这一至关重要的发展潮流，制药行业需要采用正确的技术与工具，确保相关系统能够及时高效地捕捉、集成、分析以及解释多种不同增长的数据集。除此之外，AI技术也有望从开发到试验，有效保障新药与疗法在专利与设计层面的安全。这一切，都将给制药这一历史悠久且至关重要的行业带来巨大的变革。
但是，对于 AI 辅助药物的开发，也有人们在思考：长远来看，AI 设计的药物与人工开发的药物有何不同？谁该为 AI 在药物研究中的应用制定规则？毫无疑问，AI 设计新药成为现实，当前仍有不少人质疑 AI 在医疗保健等领域发挥的作用，担心 AI 研发药物可能会被过度炒作。
另外，虽然目前人工智能技术已经在病人诊断、数据分析和扫描领域有着不少应用，但参与制药研发还不多见，发展到人体临床试验的更是少之又少。业内表示，这不仅有技术上的原因，就和大部分由人工智能生产出来的产品一样，监管机构也需要考虑这些新品类的法律法规和伦理道德问题，但同时又不能扼杀创新的苗头。
还有业内人士表示，无论技术怎么向前发展，传统的药品审批标准仍然不会改变。该人士认为，一款新药从无到有，不仅需要考虑前期的化学合成，也同样需要兼顾中后期的临床试验，而人工智能只是影响整个环节中的一小部分，能够节省的时间十分有限。
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