人工智能会给新药研发带来怎样的帮助？

要在自然界中找到一种能治疗某种特定疾病的物质，通过不断试验、不断试错，使这种候选物从实验室研究到最终上市销售，平均要花费12年左右的时间。因此，我们戏称传统的药物开发其实是一个“众里寻他千百度，那人却在灯火阑珊处”的过程。根据数据显示，所有进入临床试验阶段的药物，只有不到12％的药品最终能够上市销售。

大多数情况下，药物研发工作者会利用高通量筛选的方式无限扩大筛选对象以期邂逅目标化合物，提高药物发现的机率。由于不断试错的成本太高，越来越多的药物研发企业开始引入人工智能开发虚拟筛选技术，以取代或增强传统的高通量筛选过程。

药物研发企业通过运用人工智能药物研发系统，能在医药研发过程中减少人力、时间、物力等投入，降低药品研发成本。同时基于疾病、用药等建立数据模型，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等。此外，随着人工智能和机器学习的不断整合，药物研发企业有望在新药研发过程中显著地实现“去风险”，保守估计每年将节约大概260亿美元的研发成本。同时，还将提高全球医疗信息领域的效率，节约的成本价值超过每年280亿美元。

人工智能及机器学习可以应用在药物开发的不同环节，包括新药开发、药物有效性及安全性预测、构建新型药物分子、筛选生物标志物、研究新型组合疗法等。从全球的情况来看，人工智能辅助药物研发的公司比例相对较高，在研发周期长、投入大、失败率高等为特点的药物研发现状影像下，产业发展的需求量大，可达到千亿级的市场。

本文整理了一些全球应用人工智能技术进行研发的典型公司。

位于英国伦敦的BenevolentAI成立于2013年，是一家致力于人工智能技术开发和应用的公司，是欧洲最大的AI初创公司，在全世界排名第五。这家公司建立了一种有望更快更好开发新药的人工智能技术，他们的目标是建立人们期盼已久的“制药企业2．0”，利用人工智能助力新药开发，避免代价高昂的临床试验失败。

BenevolentAI的核心技术是一个叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System）的人工智能系统。他们认为可以通过人工智能把人、技术和生物学结合起来，集中处理全世界大量高度碎片化的信息，用以加速科学研究和发展。自2013年以来，BenevolentAI已经开发出24个候选药物，且已经有药物进入临床IIb期试验阶段。

国际制药巨头之一的强生公司已经与BenevolentAI达成合作协议，强生将一些已经进入临床阶段的试验药物连带专利一起特许给BenevolentAI，而BenevolentAI将利用人工智能系统来指导临床试验的进行和数据的收集。