近年来，AI一词频频见诸报端，不时成为热点。尤其是2016年AI程序AlphaGo战胜韩国著名棋手的事件，在AI发展史上具有里程碑意义，大大加快了AI在社会生活诸多领域的探索和应用，医药行业也不例外。
传统药企从发现新药到上市花费数十亿，耗时十几年甚至几十年，失败率90%以上。人工智能可以帮助识别药物靶点，从海量数据库中寻找匹配分子，并提出化学修饰建议，设计合成化合物，预测ADME-T性质和理化性质。简单来说，AI制药主要是利用自然语言处理技术中的RNN、变换器、图卷积神经网络等算法，对数据进行学习和挖掘，总结归纳规律，优化药物研发。
当AI进入制药行业，实验科学不再是唯一的选择，而是以数据为中心的药物发现。近年来，AI已应用于药物研发的几乎所有流程和环节，如靶标识别、分子生成、化学反应设计、化合物筛选、药物警戒、真实世界研究等。凭借强大的计算能力，人工智能可以用于筛选新的治疗靶点和新药，在RD效率和成本方面具有明显的优势。
2020年底，谷歌DeepMind公司的人工智能程序AlphaFold 2预测了人类98.5%的蛋白质结构，解决了一个困扰人类50年的难题:预测蛋白质会如何折叠，引爆了整个行业。
同样在2020年，国内BAT三巨头相继进入AI制药领域。7月，腾讯推出了首个人工智能驱动的药物发现平台“沈芸姚智”。9月，李彦宏亲自带队成立百图柯胜，阿里云与全球健康药物研发中心合作开发AI药物研发和大数据平台。除了BAT，其他头部科技公司也基于自己的AI算法搭建了药物RD平台，比如华为的华为云EIHealth。互联网新贵也不甘落后。20世纪末，字节跳动人工智能实验室的三个团队开始招募人工智能制药领域的人才。
到目前为止，互联网行业第一梯队的公司几乎都进入了AI医药行业。2020年被称为国内AI医药行业元年，不仅仅是因为互联网巨头的跨界参与，还有融资力度。
2020年全国将有8家AI药物RD企业，总金额近100亿元。2021年的情况一点都没有放缓。相反，随着国内外互联网和AI技术巨头的加入，越来越繁荣。2021年，全球AI医药行业完成融资45.64亿美元，同比增长152%。AI制药初创企业、互联网科技巨头、大型药企都希望AI带来更快、更便宜、更有效的药物发现模式。AI制药的赛道正在升温。
行业已经如日中天好几年了，但是AI给其他领域带来的重大改变，在医药领域还没有出现。原因在于数据。
是数据人工智能技术的基础，数据的缺乏制约着整个AI医药行业的发展。互联网AI巨头拥有最先进的AI技术和算法，但在药物知识的深度洞察、人才团队、数据积累、项目经验等方面存在明显短板。相反，传统制药公司拥有可追溯到20世纪80年代的大量临床前数据集。大量优质数据掌握在药企手中，药企是封闭的，不容易共享，有产权保护。AI药企的数据来源多来自公开信息，同质化严重，质量无法保证。
但这种约束正在逐渐改善，大型药企与AI巨头的合作也在逐渐深入，尤其是今年。1月份，医药公司与艾新药RD公司有6笔重磅合作，披露总金额为79.83亿美元。尤其是赛诺菲与Exscientia达成总额52亿美元，折合人民币331亿元的里程碑式合作，给了药企、AI药企等行业更多的信心和借鉴。相信以后类似的重大合作会越来越多。
药企牵手AI药企，珍贵的数据集辅以先进的AI技术。一个是医药行业的十年磨砺，一个是互联网的快速和牢不可破，必将碰撞出一股不可忽视的力量。
2月24日，人工智能驱动的药物研发公司Insilico Medicine宣布，在评估ISM001-055的I期临床试验中，已完成对多名健康志愿者的临床给药。去年，该公司宣布在18个月内仅花费260万美元开发了一种新的治疗特发性肺纤维化的临床候选药物，并通过多次人体细胞和动物模型实验成功验证。与传统药企相比，如此低成本、高成功率的药品生产，简直是颠覆药品研发的神器。
放眼全球，AI制药领域还处于发展初期，还没有一款产品正式推向市场，行业还很不成熟。不成熟意味着潜力巨大空。新事物的发展通常是波浪式前进，螺旋式上升的。与其期待一个未知的大变化，不如期待循序渐进，惊喜不断。
毕竟AI制药领域的花朵才刚刚萌芽。
作者介绍:
麦光耀博士，中港金融企业家，拥有20多年的金融从业经验，创办了多家财富管理、投资、保险公司，参与多家上市公司的高层管理。近年来，他专注于金融科技和人工智能领域，积极投资与初创企业和独角兽相关的企业。
