深圳新聞網(wǎng)2023年11月17日訊（深圳商報首席記者吳吉）醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)長期以來面臨著“雙十定律”，即需要耗時超過10年、10億美元才有可能上市一款新藥。新藥上市前，要經(jīng)過一輪一輪的體外測試、動物測試……未來，這一過程可能隨著人工智能的崛起而大大縮短?？蒲腥藛T利用人工智能技術(shù)，快速發(fā)現(xiàn)與疾病靶點相匹配的藥物，然后通過細胞數(shù)字元宇宙平臺，在計算機上快速評估細胞對候選藥物的反應(yīng)，只需要幾秒即可進入后期的臨床試驗。
11月16日，在第25屆高交會“改變世界的新興科技”主題論壇上，深圳理工大學計算機科學與控制工程院創(chuàng)院院長、中科院深圳先進院首席科學家潘毅為大家描述的這一幕，讓人充滿期待。當天，他以《AIGC賦能生物醫(yī)藥》為題，從生成式人工智能（AIGC）的現(xiàn)狀和大語言模型（LLM）出發(fā)，闡述了AIGC在生物醫(yī)藥中領(lǐng)域的重要作用和價值。
“昨天李彥宏在西麗湖論壇上說，現(xiàn)在的模型太多，應(yīng)用太少，我非常同意他的觀點。”潘毅一上來就隔空回應(yīng)了李彥宏的話。他認為，AI代表著一種新的生產(chǎn)方式，但大語言模型存在的問題顯而易見——成本門檻高，大模型開發(fā)和訓(xùn)練一次約1200萬美元；技術(shù)門檻高，要具有對AI框架深度優(yōu)化和超越的并行計算能力；數(shù)據(jù)門檻高，需要海量優(yōu)質(zhì)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練支撐；監(jiān)管門檻高，在安全方面并不具備人類的價值觀……
如何突破這些弊端？“未來大模型的方向，應(yīng)該是在垂直領(lǐng)域內(nèi)的精準應(yīng)用”。
除了以更精準的“信息投喂”來訓(xùn)練更專業(yè)的大模型外，人工智能在藥物研發(fā)方面也存在著極大的優(yōu)勢。高技術(shù)、高投入、高風險、長周期……在新藥研發(fā)的過程中，經(jīng)常面臨著諸多痛點。因此，業(yè)界正在著力布局通過AI翻過新藥研發(fā)過程中的這幾座“大山”，AI智藥成為一條新賽道。
潘毅提出，人工智能可以應(yīng)用到新藥研發(fā)的各個領(lǐng)域，例如：找到靶標后，篩選出能和其緊密耦合的小分子很難，而AI可發(fā)揮作用迅速篩選，不用再一個一個去試，大大節(jié)約時間和成本。再例如：使用機器學習，可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建初蛋白質(zhì)分子，而在以前，這個時間也許是幾個月。目前，已經(jīng)有幾十種人工智能蛋白質(zhì)設(shè)計工具被開發(fā)了出來，研究人員可以混合和匹配各種方法來得出一個可行的最終設(shè)計。而隨著元宇宙興起，未來甚至可能連動物測試等步驟都可通過細胞數(shù)字孿生來完成……在人工智能技術(shù)的賦能下，生物醫(yī)藥的發(fā)展將步入一條新賽道。
