赛诺菲(Sanofi)的老板保罗?哈德森(PAUL HUDSON)挥舞着iPhone。他热衷于展示这家法国制药商的新人工智能(ai)应用程序plai。该公司利用逾10亿个数据点提供“轻松”的信息，从药物库存不足的警告，到与广告公司会面的问题，再到建立可能加快药物审批的临床试验点的建议。就像Netflix的推荐一样，plai提供了哈德森所说的“助推”，在那个时刻是有用的。他开玩笑说，plai在大约4小时内就实现了收支平衡，并表示，与大型咨询公司为一个大公司整理数据的项目收取的3亿至4亿美元的费用相比，这个成本“微不足道”。赛诺菲的8万名员工中，每天有十分之一的人使用它。
人工智能在制药行业并不新鲜。生物技术公司多年来一直在对其进行修补。现在，大型制药公司的兴趣正在增长。去年，葛兰素史克首席执行官艾玛?沃姆斯利(Emma Walmsley)表示，它可以提高研发的生产率，这是该行业最严峻的挑战。Moderna最近将自己描述为“专注于”人工智能。赛诺菲“全力以赴”。投资银行摩根士丹利(Morgan Stanley)估计，在10年内，制药行业可能每年在人工智能上花费500亿美元，以加快药物开发。
大多数的讨论都围绕着生物数据训练的人工智能，这可以改善药物发现的偶然过程。药物可能需要十年的时间才能出现，花费数十亿美元，成功率只有10%。即使是速度和效率上的微小改进也会带来巨大的价值。但科学家们一直在努力用传统的统计工具来驯服生物大数据。机器学习使筛选大量信息成为可能，从临床患者数据、基因组序列到身体扫描图像。去年，谷歌(Google)旗下的人工智能实验室DeepMind利用其AlphaFold系统预测了几乎所有蛋白质的结构，取得了突破性进展，有朝一日可能有助于确定哪些分子具有治疗潜力。
虽然到目前为止，只有大约12种正在开发的药物涉及到人工智能的使用，但这个名单可能会迅速增长——尤其是那些具有相对容易预测的特性的简单分子。在这些更直接的化学反应的情况下，医学的未来看起来更像是一个计算问题。
阿斯利康公司负责数据科学和人工智能的吉姆·韦瑟罗尔表示，该公司70%的小分子产品都使用了这项技术。利用一种名为“强化学习”的技术，阿斯利康的人工智能不断调整其分子建议，并研究调整后的分子可能会如何反应。伦敦一家新兴的生物技术公司E-therapeutics的老板Ali Mortazavi说，知道了肝脏中所有基因的序列，他的公司就可以用软件来设计RNA分子(RNA分子更复杂，但由于它们与DNA的联系，可以预见)。然后，人工智能算法预测分子的活动，这可以阻止任何致病基因的功能。
斯坦福大学的尤安·阿什利(Euan Ashley)指出了另一个人工智能应用。“知识图谱”是一种数据库，存储有关基因、蛋白质、疾病和药物的数据，以及连接它们的生物途径。它们也可以帮助确定药物开发的新目标。与此同时，“生成式”人工智能正在接受试验，因为它可以为测试提供全新的化学和生物结构，就像ChatGPT可以从互联网上获取文本并吐出一首新诗或一篇文章一样。除了药物研发，像plai这样的人工智能还可以帮助解决监管严格、劳动密集型行业长期存在的效率问题。
一些制药公司的老板担心，生成型人工智能制造东西的倾向可能会让研究人员陷入死胡同。哈德森表示，与他谈论人工智能的制药公司首席执行官中，有一半和许多人一样，担心人工智能带来的生存威胁。在他看来，他预见的是下一次工业革命，而不是机器人起义。
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希望本篇文章《大型制药公司开始注意到人工智能的潜力》能对你有所帮助！
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