许你健康长寿，AI 让制药智能化
场对于医疗行业中的药物研发艰难的问题，利用机器学习，深度学习等 AI 技术，能够将这一过程变的更快速，经济和高效。同时对技术的利用，正在改变药物研发的发展方式。
你大概都想不到，药物的研发需要多大的成本？
平均下来，一种药物的研发要消耗 25 亿美元，花费 10 年之久。而且，最后只有大约十分之一的药物，会真正被使用。从数据上来看，2017 年新药研发的投资回报率仅为 3.2% 。
如何成功高效地制造药物，同时能够通过临床验证，最终被符合医用的标准，是研发中亟待解决的问题。
那么在 AI + 医疗被高度重视的今天，利用 AI 技术做药物研发，能够改变这一现状吗？
药物开发很难？试试 AI
多伦多大学的工程与医学教授 Brendan Frey 说到，「传统的药物研发很大程度上依赖于运气，类似于盲目地扔一根棍子到树上，看看能不能把苹果打下来。这种方法，不仅耗时耗力，还保证不了成功率。」
这番话形象地道出了药物研发的困境。这也在侧面反映出制药的艰难。
一方面的原因是，能够制作成药物的分子数不胜数，研发需要具备过硬的专业知识，去分析出哪些药物分子可以治疗特定的疾病，这是一个浩大的匹配工作。
另一方面，制药师必须考虑到多种因素：比如药物与人体内的多个细胞和器官的各种相互作用，药物在不同患者身上的差异性等等。
而这些问题之所以困难，是在于它们涵盖和设计的领域，需要大量的数据分析，才能找到特定的规律。人工去处理的时候，就需要花费很大的代价，而且容易出现纰漏。
而这，恰恰让 AI 有了用武之地，AI 能够在海量的数据中找到方向，将这个过程变的更快速，经济和高效。
现在，研究人员可以粗略地勾勒出解决方案的概念，然后利用数据和机器学习，让 AI 来完成剩下的部分。
专注于 AI 药物研发的公司
位于多伦多的 Cyclica ，在去年被评选为全球 20 大 AI 药物研发公司。他们与多家企业合作，将 AI 与生物物理学，统计学以及大数据结合起来，专注于研究药物如何作用于多种靶标和疾病。
Cyclica 总裁兼首席执行官 Naheed Kurji 说，「一直以来，药物都是针对一个目标而设计的，所以常被开发成与单一蛋白质结合的模式。
但很多研究都表明，药物通常有数百种脱靶相互作用（即不仅仅与单一蛋白质结合），这会导致意想不到的副作用。我们的目标是检查出体内可以和药物结合的所有蛋白质。而 AI 能有效的帮到我们。」
Cyclica 的研究也帮助科学家们了解到，某些药物对不同的人产生不同作用的原因，从而加速开发的更新，以得到更精确的药物。他们称，「我们的目标是，通过 AI 将药物研发时间缩短至两年。」
Kurji 还说到，「对于没有对症药的疾病，比如阿尔茨海默氏症，以及难以治愈的疾病，如糖尿病，在 AI 技术的帮助下，可能会比旧模式更早地进入可治疗甚至可治愈的阶段。」
对抗制药的艰难，AI 遍地开花
随着技术的发展，越来越多的公司和机构都在用 AI 研究药物生成。
在近期的报道中，来自匹兹堡大学的研究人员就利用深度学习的方法，提高了药物研发的准确性。
在 AI 的帮助下，他们将数百万种分子的虚拟模型，在计算机中进行探索研究，并同时观察上百种疾病对于特定药物的反应。
深度学习同时帮助研究人员理解药物分子潜在的副作用，并捕捉那些可以针对特定疾病有效的分子，以此来合成新药。通过研究，他们目前已经将合成预测的精度，从过去的 50% 提高到目前的 70% 。
另一家叫 Deep Genomics 的公司，声称他们有 20 个 AI 系统。
他们的负责人这么说到，「想要为疾病突变发现新的药物目标吗？我们有一套 AI 工具。想设计一种能解决特定问题的药物吗？我们有另一 AI 工具。想检查药物是否可能导致副作用吗？我们还有一套 AI 工具。」
除此以外，很多公司还通过训练庞大的神经网络，在不同临床验证中探索新的药物方案。
比如有报道称，一种深度学习模型还通过分析显微镜图像，以此判断药物是否对于疾病细胞具有疗效。这个方法，用来观察细胞的上百种特征，每周可以处理多达一千万个。这是人力远不能及的。
基于这些 AI 技术，极大的加快了药物研发过程中的数据收集和处理过程。也改变了制药行业的一些发展模式。
AI + 药物研发，这才是未来的模式
就目前看来，AI 已经被应用在药物开发的各个主要阶段。
从准备阶段的文献分析，初期的确定干预目标，到发现候选药物，然后是更快速的临床试验，以及最终寻找诊断疾病的生物标志物（确定药物的疗效）等阶段，AI 都在逐步接管和加快这一步骤。
可以说 AI 把这个行业带到了新的高度，但在当前来看，依然还有不足的地方，研究人员说到，「人工智能适合处理有大量数据的系统，但它不会有创新性的观念。
所以就算 AI + 药物研发看似火热了起来，它们也只是在辅助专业的研究人员。 AI 负责从数据中获得分析预测，而专家给 AI 设置要解决的问题，同时进行最后的验证审批。
这并不妨碍 AI 在药物研发中的贡献，以及 AI 对医疗所带来的巨大变革。
而且，在 AI 不断发展和进步的今天，我们有理由相信，只有拥抱和掌握技术，才是社会发展到下一阶段的必由之路。