创新指南｜制药行业如何拥抱生成式AI在新药发现与开发中突破获益
创新指南｜制药行业如何拥抱生成式AI在新药发现与开发中突破获益
生成式AI在药物发现中的应用可加速药物研发过程，并可能降低成本。通过利用GenAI，制药公司能在早期药物发现和开发中实现更快的成果，这包括从目标识别、验证，到优化的多个环节。AI有潜力在药物筛选和优先排序、目标识别及验证、药物-药物相互作用预测等方面带来显著影响。公司领导者需要制定合理AI策略来实施和支持这项技术，并管理其将带来的巨大组织变革。
生成型人工智能（GenAI）的涌现为药物发现和开发的早期阶段带来了革命性的潜力。通过使用大型语言模型创造出针对特定特性定制的新型分子，不仅为药物候选提供了可能，还在药物开发的多个环节中带来了变革。
这一创新方法有望大幅度减轻药物发现传统上面临的巨额成本和时间限制，并可能开辟之前未被发掘的治疗新途径。然而，为了充分利用这些优势，制药公司的领导层需要制定出切实有效的策略来部署和支持这项技术，并应对它所带来的广泛组织变革。
1.生成型AI如何解决新药发现中的多重难题
人工智能对制药业产生了巨大影响，这一点从数字化转型的迅速推进中可见一斑。近年来，对AI技术的兴趣爆炸性增长，这得益于专注于生成型人工智能的初创企业增多、大量投资涌入以及制药公司与AI供应商之间合作的加深。其中，特别注重的是生成型人工智能解决方案的融合。
利用生成式AI在药物发现过程中的巨大潜力不容小觑，这一过程通常耗时长达十年或更久，每种成功上市的疗法平均成本高达10亿至20亿美元。生成型人工智能有望加速并减少药物发现及早期开发各阶段的成本，而这些阶段中只有10%的候选分子能进入临床试验阶段。
行业专家预见生成型人工智能将在药物发现和开发的各个环节带来明显影响，随着其更广泛的采纳和模型优化，预计将显著减少成本和缩短时间线。其潜在应用起始于药物发现的几个关键步骤，比如：
目标识别：利用深度学习算法进行虚拟筛选，预测并优先识别潜在的药物-靶标相互作用，快速锁定有吸引力的化合物，高效筛选化学数据库。同时，通过生成模型和深入的数据分析，协助寻找适合新疗法转用的现有药物。
目标验证：借助生成模型的全新药物设计，即生成具有特定属性的全新分子，可以全面探索广阔的化学空间，发现潜在的药物候选物。这种方法能够快速生成大量分子结构，通过机器学习模型评估其生物活性和药代动力学特性，从而加速药物发现过程。
药物优化：通过生成模型设计具有优化特性的分子，如提高药物的效力、选择性、代谢稳定性和口服生物利用度等。这种方法可以快速迭代分子结构，优化药物性能，减少实验成本和时间。
药物-药物相互作用预测：利用生成模型预测药物之间的相互作用，评估潜在的药物组合效果，为药物联用提供科学依据。这种方法可以避免药物联用时的不良反应，提高治疗效果。
毒性预测：通过生成模型预测药物的毒性，评估其安全性和潜在风险，为药物开发提供重要参考。这种方法可以减少实验动物的使用，降低药物开发成本和时间。
个性化医疗：利用生成模型设计针对特定患者群体的个性化药物，提高治疗效果和安全性。这种方法可以满足不同患者的需求，提高药物的临床应用价值。
药物重定位：通过生成模型发现现有药物的新用途，为药物开发提供新的方向。这种方法可以降低药物开发成本和时间，提高药物的临床应用价值。
药物设计自动化：利用生成模型实现药物设计的自动化，提高药物开发效率和质量。这种方法可以减少人工干预，降低药物开发成本和时间。
生成型人工智能在药物发现和开发中的应用前景广阔，但同时也面临着一些挑战。例如，如何确保生成模型的准确性和可靠性，如何保护患者隐私和数据安全，如何建立合理的知识产权和利益分配机制等。因此，制药公司需要制定合理的AI策略，建立跨学科团队，加强与AI供应商的合作，培养AI人才，建立数据共享和合作机制，以充分利用生成型人工智能的优势，推动药物发现和开发的创新和发展。