“我認為生命科學目前最值得關注的領域之一，是人工智能的應用，尤其是AI在創(chuàng)新藥物研發(fā)中的應用。”8月2日，清華大學藥學院教授魯白在拜耳在華140年的“未來大會·洞見生命力”直播中表示，新藥研發(fā)整個的過程相當漫長、耗錢，而且成功率非常低，而人工智能作為近年凸顯的一個機會，能夠改變沖擊甚至顛覆傳統(tǒng)制藥界的現(xiàn)狀，幫助新藥研發(fā)走出困境，大幅降低研發(fā)時間和成本，提高成功率。
“新藥研發(fā)的過程相當漫長，耗錢，而且成功率非常低。”魯白介紹，藥物研發(fā)失敗率高主要包括對疾病發(fā)生，發(fā)展的機理的認識現(xiàn)在還是相當不夠的、很難找到高質(zhì)量的藥物靶點、缺乏很好的動物模型、缺乏能夠反映疾病進程和藥效的生物標志物、相對同質(zhì)化的病人較少、很難找到基于機理的原創(chuàng)新藥等原因。
這一系列的挑戰(zhàn)造成了臨床試驗的周期很長，成本很高，成功率不高。“在傳統(tǒng)制藥界現(xiàn)在有一種說法叫做反摩爾定律。”魯白表示，藥企對新藥研發(fā)的投入變得越來越高，而產(chǎn)出變得越來越低，使得新藥研發(fā)很難有利可圖，這就降低了很多大型藥企做新藥的積極性。
而人工智能在產(chǎn)業(yè)界的應用可以視為一個機會去改變沖擊這個傳統(tǒng)制藥界的定律。
魯白表示，近年來AI在藥物靶點的發(fā)現(xiàn)和藥物分子的發(fā)現(xiàn)、信息的聚集和整合、對新的疾病進行“老藥新用”、臨床前實驗設計等方面得到了很好的應用，能夠大幅降低研發(fā)時間和成本，提高成功率。
“目前絕大多數(shù)AI制藥公司在整個研發(fā)鏈上面的分布都是集中在藥物發(fā)現(xiàn)，處于早期階段。而在臨床前研究、臨床試驗上市等等這些產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的應用還是相當少的，尤其是在臨床試驗方面的應用較少。未來人工智能在新藥研發(fā)、臨床應用等方面值得關注探索。”魯白說。
