人工智能（AI）可以加速药物开发，降低成本并提高治疗效果，但面临着数据质量和监管障碍等挑战。目前已有超过900种获得FDA批准的AI辅助设备，强生公司（Johnson & Johnson）和艾伯维公司（AbbVie）等企业正在利用AI进行药物发现。AI市场的增长预计会显著增加，尤其是在蛋白质折叠和分子相互作用预测方面的进展。解决AI的局限性对于彻底改变药物发现和改善患者预后至关重要。
1950年，阿兰·图灵（Alan Turing）使用计算机模拟智能行为和批判性思维，标志着AI在医疗保健领域的最早应用。到2000年初，AI使医疗工作者能够以高精度筛查从糖尿病视网膜病变到皮肤癌等多种疾病。几十年来，AI研究在医疗保健领域不断演变。目前，FDA已批准超过900种AI和机器学习辅助的医疗设备。
优缺点
AI在医疗保健领域的整合可能带来显著的财务影响，因为更快的开发时间、更高的临床试验成功率和更高效的资源利用将大幅降低成本。每10种药物中只有1种成功，其余9种均失败。AI的整合将有助于更快地制造药物并减少失败的候选药物数量。AI的高速运行使得机器学习算法能够快速分析大量生物医学数据，从而加快临床试验速度，自动化流程并减少错误。AI整合带来的成本节约将降低药物开发成本，最终使消费者受益，提高整体可及性。
尽管AI在医疗领域的整合无疑带来了诸多好处，但也存在一些缺陷。其中最令人关注的是缺乏多样化的训练导致模型性能不佳和捷径学习。此外，AI系统通常以非常不透明的方式计算其预测，这与监管审批框架所需的理性决策相冲突。AI工具在药物发现的后续阶段忽视了高质量数据的纳入，基于监管期望，晚期AI应用的结果是不确定的。AI的潜力取决于其训练数据的质量，数据必须以适当的形式呈现，才能用于生成潜在药物候选物的线索。
FDA和其他监管机构正在努力决定如何评估AI辅助的药物开发过程。这些系统需要确保能够满足与传统方法相同严格的安全部署和有效性标准。
推动AI驱动的药物发现
设计一种药物的平均总费用约为10亿美元，耗时10至15年。AI整合的未来目标是利用技术提高药物候选物的整体成功率，同时降低成本并加快生产。市场预测显示，2022年至2024年间，AI市场将增长超过1000%，从138亿美元增至1641亿美元。研究人员展示了AI在药物开发中的巨大潜力，证明了AI在预测蛋白质折叠、分子相互作用和细胞疾病过程方面的进步。
强生公司已将AI整合到其药物发现和开发过程中，利用AI加速新药物靶点的识别、优化分子发现并简化患者招募。这些AI驱动的策略有助于更高效和个性化的患者护理。艾伯维研发汇聚中心（AbbVie R&D Convergence Hub，简称ARCH）是一个AI驱动的药物开发平台，整合来自不同来源的数据以加快研究进程。通过分析数据和预测结果，ARCH有助于识别新的药物靶点。此外，艾伯维还利用大型语言模型进行计算药物设计，以及精准医学工具帮助识别特定患者的生物标志物，以实现靶向治疗。
其他整合AI的企业还包括礼来公司（Eli Lilly）和Insitro，这两家公司正在建立新的合作模式，共同开发代谢药物。两家公司的协议将进一步支持研究，可能导致首批项目的人体试验。最近，辉瑞公司（Pfizer）与Ignition AI加速器合作，增强AI在整个医疗保健领域的扩展。辉瑞公司希望此次合作能够加快与利益相关者的沟通，提供更高效的患者招募系统，并改进制造过程。
Nvidia公司利用AI进行药物发现、数据提取和三维计算机断层扫描图像组织。该公司采用Nvidia推理微服务（NVIDIA Inference Microservice，简称NIM）云原生微服务，旨在缩短上市时间并简化AI部署。Nvidia应用3个NIM微服务，帮助研究人员优化小分子库，寻找能够与目标蛋白结合的有前途的候选药物。
AI在药物发现过程中的整合具有巨大的潜力，可以加速药物开发、降低成本并改善患者预后。然而，成功的AI实施需要解决知识差距、确保数据质量并应对监管挑战。通过克服这些障碍，医疗保健行业可以利用AI的力量彻底改变药物发现，更高效地为患者带来创新治疗。
(全文结束)
