人工智能也就是Artificial Intelligence，AI，它亦被稱作是機器智能，是由人制造出來的機器所表現出來的智能。它被認為是具有潛力的市場，衍生出來的智能技術正廣泛應用于多個行業。在制藥行業中，人工智能能發揮哪些作用?

　　筆者了解到，人工智能在制藥行業中主要的作用就是針對疾病靶點找到合適的“hits”。簡單來說，人工智能可以用于基于靶點和表型的藥物開發;可以根據生物醫藥的數據尋找未被發現的候選藥物;可以進行復雜的多靶點藥學研究;也可以對現有藥物進行新適應癥開發。當然，在對海量資料、文獻和專利的收集與分析上，人工智能更可以大展身手。

　　另外，在新藥研發方面，人工智能可以發揮重要功效。新藥研發是一個系統工程，從靶點的發現與驗證，到先導化合物的發現與優化，再到候選化合物的挑選及開飯，最后進入臨床研究，過程復雜且漫長。

　　據悉，目前人工智能在新藥研發的各個領域可謂是熱鬧非凡，制藥巨頭與人工智能領域的公司開展合作。比如強生與Benevolent AI、默沙東與Atomwise、武田制藥與Numerate、賽諾菲和葛蘭素史克與Exscientia、輝瑞與IBM Watson等。

　　而在國內方面，一些藥企也看好人工智能在制藥行業中的應用。比如6月11日，藥明康德與美國新一代人工智能公司Insilico Medicine簽署一項合作協議。嘗試利用Insilico Medicine獨有的生成對抗網絡(GAN)和強化學習(RL)等新型算法，針對全新的以及具有挑戰性的靶點，為客戶開發理想的臨床前藥物候選分子。

　　盡管國內外藥企大多看好人工智能與制藥行業的相遇，但有關專家指出，人工智能在藥物開發中的應用仍然有限，特別是在臨床開發中有一個主要障礙，就是研究人員歷來可以獲得的數據在質量和數量上都不夠。

　　具體而言，云和大數據的需求歷來是有限的。雖然制藥行業正在處理大量文件和數據，作為藥物開發和監管提交的支持，但與航空等其他行業相比，這一數量十分有限。

　　更為重要的是，制藥業是一個受到嚴格監管的行業，因此制藥企業需要遵守監管準則。不過，雖然制藥行業與其他受監管的行業沒有什么不同，例如金融。然而，制藥行業還是具有確保患者識別數據隱私的附加限制。這使得人們更不愿意 “開放”數據到云端。

　　此外，新藥研發的復雜性和保密性也決定了這個領域可利用的數據十分有限，短期內人工智能將難以產生顛覆性影響。不過，隨著云等流程和技術的不斷改進以及數據收集，研究人員很有可能會將人工智能納入醫療保健連續體的更多領域。

　　總體而言，基于大數據的人工智能，擅長的是對已有知識的挖掘、重新組織和分配，所以人工智能可以學習已有的影像診斷規則，甚至能夠看得更細、更快，也可以在海量的數據中尋找已有知識的關聯性。

　　但每一次新藥研發的成功，都是人類突破已有的知識框架，對疾病認知的新突破。新知識的產生，來源于人類的無數次試錯和實踐，而不是一條條畫在已有知識間的連線。