當人工智能遇上藥物合成系統，是新機遇嗎？
糧食、抗癌藥、疫苗、雖比不上星辰大海，卻是普通人生活的全部
這兩天刷屏的疫苗造假事件，深深的刺痛了每一個人的心！不禁又讓我想起那部電影《我不是藥神》各種感慨、感嘆刷爆了朋友圈，很多人在電影中收穫感動、潸然淚下的同時也引發了人們對健康的深思。在社會快速發展的當下，健康不僅僅是一個人正常生活、工作的前提，也是一個家庭無價的財富是生活的全部。隨著疫苗事件的發生，更是讓國人對醫藥行業信息透明問題的關注上升到了井噴的高度。隨後，政府方面的各項舉措似乎在表明，一場關於醫藥方面改革的大戲已然拉開帷幕。
研究一個好藥的成本究竟有多高？
實際上，研究一款新藥，尤其是像格列衛這種對控制白血病有顯著作用的藥，通常需要耗費相當長的時間和鉅額的資金。 以格列衛為例，從發現靶點到獲批上市，這款藥耗費了約50年，製藥企業諾華投資超過50億美元。而更多的創新藥物的研發都在投入鉅額資金後在其中的一個環節折翼沉沙。 一款好藥的誕生，更像是“十年磨一劍”的過程。藥企投入鉅額經費，研究者夜以繼日地工作，如此往復，人類才戰勝了一個個疑難雜症，越來越多的絕症有了“救命藥”。
當人工智能遇上藥物合成系統，是新機遇嗎？
目前，已經有越來越多的藥企在嘗試用AI技術製藥。深度智耀已開發出世界領先的人工智能藥物合成系統。全球領先的AI+新藥研發公司深度智耀在前不久宣佈，已開發出新一代的人工智能藥物合成系統。深度智耀創始人兼CEO李星表示，這一內部代號為“菩提”的系統通過大量學習公開的專利和論文數據庫，目前已經能大幅提高化學家的工作效率：輸入一個化學結構式，系統可以瞬間推送數條優化的合成路線。
2017年年中，加州聖布魯諾的Numerate公司與武田藥業（Takeda Pharmaceutical）正式簽約，就使用Numerate公司的人工智能技術（artificial intelligence, AI）尋找腫瘤學、胃腸病學和中樞神經系統疾病的小分子藥物展開合作。與此同時，麻省GNS Healthcare公司宣佈與位於加州南舊金山的Roche子公司Genentech達成協議，使用GNS的AI平臺分析已知療法在腫瘤學中的功效。2017年5月，蘇格蘭Exscientia公司與法國Sanofi簽署了一項潛在價值為2.5億歐元（約2.8億美金）的合作和許可交易，旨在開發針對代謝疾病的雙特異性小分子藥物。
耶魯大學生物（Yale University）醫學信息學教授Mark Gerstein指出，過去人們沒有足夠的數據來適當地訓練深度學習算法。但是現在研究人員已經能夠建立大量的數據庫，並利用這些數據來訓練算法了。
利用人工智能研製新藥有可能將大大縮短研製新藥的週期和降低研製成本。如今，一種新藥從研發到臨床實驗再到最終上市，很可能需要10到20年的時間，花費以十億美元計的資金成本。通過AI處理更為龐大的醫學數據，其有望將時間新藥的研發週期縮短一半以上。時間和資金成本的降低，也就意味著市場價格的降低。
未來一切都會好起來你
希望未來大家都能有便宜的好藥。畢竟，為昂貴的專利藥買單的，是那些苦苦掙扎在死亡線上的病人們。只有我們做出更多的可替代的原研藥，才是降低藥價的唯一辦法。相信先進的人工智能技術，能夠降低製藥時間和成本，早一日的原研藥，就早一天給了病人們生存的希望 。
最後，借用我不是藥神的臺詞：“我知道一切都會好起來，希望這一天早點到來吧。”
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