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黑白科技 融资22亿的AI辅助制药公司能拯救传统药企吗？，“最强大脑”携算法入局( 二 )


早期的AI药物研发算法 ， 需要通过更多数据来维护和训练 。 温书豪说 ， “我们会不断积累我们的算法平台 ， 现在已可以通过强化学习以更少的数据达成目标 。 ”晶泰科技现已储备了上百种算法 。
不止算法 ， 《财经》采访人员了解到 ， 数据和算力方面 ， 也是一个AI新药发现平台的关键 。
据介绍 ， 晶泰科技的数据积累已经接近PB（万亿）量级 。 其使用数据湖 ， 作为数据治理的主要方式 。 这样计算产生的巨量数据 ， 不仅直接作为计算结果呈现 ， 还可应用于数据分析、机器学习等场景 。 平台还会通过特殊的数据策略 ， 积累起大量底层数据 。
至于算力 ， 通过AWS、腾讯云、GoogleCloud等公有云可放大 ， 晶泰科技借助这些公有云 ， 搭建了一个可全球化调度海量资源的计算平台 ， 比如可开展超大规模的药物分子发现与筛选项目 。
谷歌、腾讯等晶泰科技的早期投资人 ， 看中的就是物理底层的计算核心 ， 与“新药搜索引擎”的行业潜力 。
AI制药有用吗？
从MIT走出来的温书豪 ， 最早在顶尖药企云集的波士顿 ， 感受到人工智能在药物研发中的可能性与巨大潜力 。
一款已上市的治疗婴幼儿皮肤疾病的药 ， 他记忆很深 。 一家药企收购了一款在研药物 ， 按照传统的新药内部评估流程 ， 至少需要一年到一年半时间 ， 才能达到新药申报的要求 。 偏偏竞争对手的研发 ， 也在推进中 。 竞争让研发时间不得不骤然缩短 。
温书豪拿到这个订单 ， 花了一个多月帮这家药企解决了问题 。 通过算法预测 ， 代替传统的实验探索 ， 加速了这家药企的研发决策 ， “最终这款药物上市的日期提前了8到10个月” 。 温书豪说 。
近几年 ， 温书豪愈发感受到中国药企对研发创新药的渴望 。
国内的“带量采购”“药品一致性评价”等政策 ， 都在倒逼药企 ， 不能只停留在做仿制药 ， 同一款药 ， 如果药企做不到价格战的前三、前五 ， 可能就没什么市场占有率了 。
在大环境的驱动下 ， 已有多个国内药企主动与晶泰科技合作研发新药 。 这时 ， 温书豪又发现了新的问题 。
国内药企做创新药时 ， 如果大家都采取传统模式 ， 其实速度差不多 。 目前国内最领先的5家—10家创新药企 ， 研发实力确实很强 。 但是 ， 以仿制药为主导的传统药企 ， 仍是大多数 ， 其中甚至包括年销售额超过十亿的药企 。
“能感受到他们的研发压力和急切的创新需求 。 ”温书豪说 ， 一个国内客户使用传统的研发技术与手段 ， 花了一年半的时间做了一款新药候选 ， 但活性和选择性还是不尽如人意 。 利用人工智能技术筛选 ， 只用了三个半月 ， 就做到活性、选择性等重要药物特性几十倍 ， 甚至百倍的提升 。
在新药发现方面 ， AI展现了超越个人极限的学习能力 ， 通过积累数据 ， 及专利信息进行模型训练 ， AI算法可以成为药物科学家的研发利器 。
针对一个靶点 ， 效率差距十分明显 。 传统研发 ， 需要通过不断的实验筛选 ， 从几百个分子中寻找有治疗效果的化学分子 。 而AI在短时间内 ， 就能够产生一百万到几百万个 ， 针对该靶点的有效新分子 。
温书豪分析 ， 人类思维有一定趋同性 ， 针对同一个靶点的新药 ， 有时难免结构相近、甚至引发专利诉讼 。 而人工智能算法 ， 则可以摆脱研究者经验的局限和研发效率的瓶颈 ， 同时优化多种药物特性 ， 设计出丰富多样、药物性质最理想的候选分子 。
对于人工智能在药物研发上所起到的作用 ， 《财经》采访人员采访了六位创新药企负责人 ， 大家的看法不一 。
“目前还没有帮助 ， 因为技术还没那么成熟 。 ”一位创新药企负责人毫不犹豫的回答 。
另一位药企负责人的心态 ， 则有所不同 ， 虽然还没有真正用上人工智能 ， 但他觉得 ， 主要想应用于生产管理 。 药物研发使用有限 。 主要是方法研究 ， 方法有了 ， 才好用 。


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