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过去,基于模拟流程的药物开发通常需要很长时间。想要将一个想法转化成一种药物,要经历初步实验、原型药、患者研究等各个流程。在最坏的情况下,患者可能会因为无法及时获得救命药物,而最终失去生命。
但现在,研究人员可以通过人工智能对上亿个经过标准化注释的生物学、药理学和临床数据进行分析,以获得候选药物和生物标记物,或在早期对影响药物性质的晶型特点做出比较准确的预测,帮助药企在早期遴选最容易成功的分子候选、晶型、固相以及研发路线,并通过预测毒副作用以减少试验次数,从而选择风险最低的路径,加速进程。
此外,借助计算机软件的预测分析能力,制药公司能够分离出特定的分子,来研究它的有效性。计算机则能通过对过去的药物和分子以及研究数据导出的临床测试结果,为新药的研发提供有力的洞察。在短短几秒时间里,计算机就能读取海量试验数据、外部研究团队撰写的文献以及统计网站上的各种数值,并对这些信息进行评估,揭示背后的关联。
AI+医药初创公司崛起
IQVIA(昆泰)是美国一家为生物制药及卫生保健行业提供专业服务和方案咨询的公司。统计数据显示,该公司旗下一家名叫Linguamatics的软件公司曾帮助瑞士制药巨头罗氏开发了一个人工智能平台阿尔忒弥斯(Artemis),使之能更有效地寻找药物和化合物。正是因为有了这个人工智能平台,罗氏在每项研究中平均节省1万美元,全年节省成本超过20万美元。
2017年,医疗机构梅奥诊所携手AI创业公司Nference在美国麻省剑桥市创立了一家AI生物制药公司Qrativ。Qrativ创始人、CEO 阿拉瓦穆丹(Murali Aravamudan)在谈到人工智能在制药领域的应用以及外部数据如何支持药物研发时表示:“要使得预测分析对于制药公司在研究分子时有用,还需要有一些其他技术的辅助,比如简化数据的收集,通过读取显微镜下物质的数据,来训练机器学习的算法。”
一项调查显示,智能手机首度超越个人计算机,成为消费者在线购物的主要工具。 综合中央社、《经济日报》等台湾媒体报道,资诚联合会计师事务所19日公布“2019全球消费者洞察报告”