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你發(fā)現(xiàn)了什么？在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，有一個(gè)老問(wèn)題，即是發(fā)現(xiàn)新的數(shù)學(xué)方法，還是發(fā)明新的數(shù)學(xué)方法。同樣的問(wèn)題也適用于現(xiàn)代藥物發(fā)現(xiàn)。當(dāng)人工智能被用來(lái)識(shí)別候選藥物時(shí)，這些新的候選藥物是被開(kāi)發(fā)出來(lái)的，還是在篩選和過(guò)濾后自然被數(shù)學(xué)和科學(xué)方法所拋棄？這些新的候選人是被發(fā)現(xiàn)還是設(shè)計(jì)出來(lái)的？這可能是沒(méi)有什么區(qū)別的。

利用人工智能"發(fā)現(xiàn)"加速研發(fā)的新藥

現(xiàn)代疫苗接種方案，一家生物技術(shù)公司，保存在美國(guó)佛羅里達(dá)州好萊塢研究中心，2020年8月13日。

結(jié)論是否隱藏在我們的視線之外？

要回答這個(gè)問(wèn)題，我們需要更深入地研究人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)和相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，以了解這一新興技術(shù)的實(shí)際和商業(yè)意義。"人工智能確實(shí)被廣泛應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)。基于這些技術(shù)的早期工作成果，研究實(shí)驗(yàn)室將其轉(zhuǎn)化為商業(yè)階段，并探索藥物開(kāi)發(fā)與可學(xué)習(xí)算法之間的交集。"在這個(gè)過(guò)程中，英偉達(dá)甚至參與其中。兩者對(duì)接的重要載體之一就是計(jì)算，即在計(jì)算機(jī)中‘測(cè)試’多個(gè)分子組合。"另一種方法是從潛在信息中發(fā)現(xiàn)洞察力，這在藥物發(fā)現(xiàn)以外的領(lǐng)域已經(jīng)很常見(jiàn)。"大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)了一套令人興奮的新技術(shù)，可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取新的見(jiàn)解。"例如，《自然》雜志最近提出的一種方法可以評(píng)估大型研究論文中提到的不同材料與其化學(xué)性質(zhì)之間的關(guān)系。"在加州大學(xué)伯克利分校和勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究中，研究人員不再直接看這些材料的分子數(shù)據(jù)，而是直接利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)總結(jié)材料科學(xué)知識(shí)，從而找到與功能需求相匹配的材料選擇。"在新藥發(fā)現(xiàn)方面，這種新知識(shí)隱藏在視線下的想法其實(shí)很有趣。"2017年，東京中央大學(xué)的一名研究人員在《自然》雜志上發(fā)表了另一項(xiàng)令人矚目的技術(shù)，該技術(shù)確定了一組可以與基因和藥物相互作用并顯著重疊的基因和化合物。"利用這項(xiàng)技術(shù)，研究人員最終確定了兩個(gè)有前途的治療靶基因，并將其蛋白產(chǎn)物確定為治療肝硬化（一種常見(jiàn)疾病，但很少有好的治療方法）的有前途的候選藥物。"。

BigData大數(shù)據(jù)

根據(jù)德勤最近的一份報(bào)告，人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用確實(shí)可以加快藥物發(fā)現(xiàn)周期，降低藥物發(fā)現(xiàn)成本。過(guò)去，從藥物開(kāi)發(fā)到臨床前試驗(yàn)，整個(gè)周期往往需要五六年。上市平均需要10到20年的時(shí)間，每種藥物的發(fā)現(xiàn)和生產(chǎn)成本約為20億美元。但在將新藥投放市場(chǎng)后，根據(jù)德勤的數(shù)據(jù)，預(yù)期投資回報(bào)率不到2%。人工智能無(wú)疑是最有希望的新藥早期開(kāi)發(fā)解決方案。根據(jù)德勤的報(bào)告，人工智能解決方案可以顯著縮短藥物發(fā)現(xiàn)階段的時(shí)間要求，將從研發(fā)到臨床前階段的周期縮短至之前的周期。因?yàn)檫@樣的項(xiàng)目需要大量的數(shù)據(jù)挖掘并必然涉及大量的微調(diào)，整個(gè)過(guò)程更像是科學(xué)和發(fā)現(xiàn)--而不是工程和設(shè)計(jì)。但也許真相其實(shí)就在兩者之間。"。

發(fā)現(xiàn)還是設(shè)計(jì)？

軟件需要廣泛應(yīng)用于大規(guī)模項(xiàng)目，如人類基因組項(xiàng)目，公司充分利用人工智能技術(shù)進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)和研究，甚至整個(gè)藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程也開(kāi)始受到人工智能軟件的驅(qū)動(dòng)，所有這些都可能在2030年左右實(shí)現(xiàn)。到那時(shí)，從篩選到臨床前測(cè)試的周期將大大縮短，能夠治療極端特定病理的新藥將不再是"罕見(jiàn)的禮物"。

所以讓我們回到正題--人工智能途徑真的是在發(fā)現(xiàn)新藥，還是通過(guò)優(yōu)化流程來(lái)設(shè)計(jì)？也許答案應(yīng)該是發(fā)現(xiàn)，而不是設(shè)計(jì)。畢竟，用人工智能找出藥物本身就是"運(yùn)氣"，雖然方法本身也在不斷優(yōu)化，但要得到"正確"的解決方案還是需要好運(yùn)氣的。這就像試圖從工具箱中拔出一把螺絲刀，直到你找到一把與螺絲刀相匹配的螺絲刀。它是可行的，但這仍然不是一件事，以發(fā)明一個(gè)前所未有的新螺絲刀。接下來(lái)，我們?cè)賳?wèn)你一個(gè)問(wèn)題:這到底是發(fā)明還是發(fā)現(xiàn)？正如你所看到的，生產(chǎn)新候選藥物的機(jī)器模型仍在從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，進(jìn)行優(yōu)化，并選擇合適的模式。所以，答案還是要一探究竟。但無(wú)論如何，這是一個(gè)起步領(lǐng)域，前景看好。我們期待AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的力量得到充分展現(xiàn)！"。