使用AI進行藥物發現可顯示速度但引發討論

通過機器學習開發的藥物分子?日本已經宣布已宣布使用人工智能(AI)創建的DSP-1181的I期臨床研究。

該項目發布稱，該項目需要不到12個月的時間才能完成“探索性研究階段”，而這僅占“使用傳統研究技術的平均4.5年平均水平的一小部分”。

如果您可以解決這個問題：它是人工智能發明的。當然，是否有跡象表明可以觀察到機器智能在發現方面的潛力?

英國廣播公司(BBC)技術記者簡·韋克菲爾德(Jane Wakefield)報告說，這一進步背后有兩個群體：(1)英國初創公司Exscientia和(2)日本制藥公司住友大日本制藥(Sumitomo Dainippon Pharma)。(精神病學和神經病學是后者公司研究的重點領域)。

她說，該藥將用于治療強迫癥患者。

Exscientia表示，這是一家“處于人工智能驅動的藥物發現和設計的最前沿”的公司。他們感到他們已經在AI和醫學的發展中達到了“關鍵的里程碑”。

他們指出了他們在臨床前藥物發現階段的AI優勢-帶來了加速新療法交付的潛力。

畢竟，考慮到“從最初的發現到進入市場，大約需要10到15年的時間。這太長了。”

他們在自己的網站上進一步將自己描述為“全棧AI藥物發現公司”。

那是什么意思?具體來說，他們“在將AI的分析能力與世界一流科學家的創造力和專業知識相結合之前，會生成自己的數據。”

有趣的是，那是在12月，當時《自然》雜志提出了有關醫學中AI的問題。“制藥行業處于藥物發現低迷時期。人工智能可以提供多少幫助?”

大衛·弗里德曼(David Freedman)的文章說：“一萬億美元的全球制藥業在藥品開發和生產率上至少滑了二十年。制藥公司正在花費越來越多的錢—前十家最大的制藥公司現在每年支付近800億美元—想出越來越少的成功藥物。”