新藥研發一直以高投入著稱，以羅氏製藥為例，每年銷售額的20%都會投入研發，去年投入是104億瑞士法郎，摺合人民幣600億元。“我算了一下，每天超過2.5億人民幣的投入。” 羅氏製藥中國總經理周虹說。據她介紹，羅氏的主要重點放在了精準醫療和診斷，通過基因檢測和大數據蒐集與分析實現。
作為全球領先的生物技術公司，羅氏在2006年就將個體化醫療作為集團的核心戰略。2015年，羅氏控股全球領先的分子信息技術公司Foundation Medicine，加速在分子信息領域的研究和發展，提升臨床試驗和基因組分析能力。
然而，藥物的研究非常複雜且高風險。陳凱先提到了不同時期流傳的新藥研究費用，“以前新藥的費用在3億～5億美元，後來說是到8億～10億美元。2016年發表的國外統計顯示，成功發明新藥的成本代價大概是86億美元。”
隨著科技進步，計算機輔助藥物分子設計的發展，AI可以發揮更大的作用。
陳凱先提到，藥物研究有兩個核心問題，一個是人工智能可以大有作為尋找靶點，另一個就是對藥物結構進行優化。
“以前我們並不清楚一片止痛藥止住了痛，但是病痛產生的相關原理和神經的關係是怎樣的，現在可以細分到基因和蛋白。比如說血管緊張素轉化酶與高血壓有關，我們就找降壓藥，找這個酶的抑制劑。靶點的確定是新藥開拓的突破口， AI可以發揮很大的作用。”陳凱先說。
陳凱先介紹時稱，藥物研發的第一個環節就是找到靶點，圍繞靶點進行藥物篩選，圍繞結構改造優化，挑出優良的分子結構作為候選藥物，然後進行系統全面的臨床評價。現在藥物的設計、藥物的構造關係，可用計算機輔助分析受體、蛋白、免疫力相互作用，尋找好的結構。
他告訴第一財經，中國科學院上海藥物所有專門的機構在進行AI應用的學術探索。AI在靶點發現，還有新的化合物的合成，特別是分子結構方面可以發揮重大作用。“我們要預先判斷可能成為新藥的化合物的安全性，涉及的因素非常多。有AI分析非常有幫助，特別是神經網絡這樣的軟件，對藥物研究幫助很大。”他說。
不過，AI在醫療上更快的落地應用是影像分析。
陳凱先也表示:“軟件的系統和算法離醫學生比較遠，要由計算機的同學專門研究，醫學生的長處在於從數據裡歸納因果關係，找到邏輯關係。能夠和算法結合會對我們有很大幫助。”
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