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AI究(jiu)竟可以多大程(cheng)度提升创新药开发(fa)成功率，近日波士顿咨(zi)询（BCG）在(zai)《Drug Discovery Today》上一篇论文给出了答案(an)
——AI可以将药物(wu)开发(fa)成功率从当前(qian)的5-10%提高到9-18%。
AI药物(wu)的临床试验(yan)成绩(ji)亮眼，成功率翻倍
在(zai)《How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons》分析了以AI为主要手段进行研发(fa)的生物(wu)技(ji)术公司（AI-native Biotech companies）的药物(wu)管线数据，结果证实AI对新药研发(fa)有(you)积极作用。
自2015年以来，这些公司已有(you)75个AI发(fa)现的药物(wu)分子进入临床试验(yan)，其中67个分子在(zai)2023年仍在(zai)临床中。特(te)别(bie)是2022年以来，AI发(fa)现的小分子数量指数级上升。并且随着(zhe)生成式(shi)AI的发(fa)展，AI在(zai)生物(wu)药、疫苗(miao)等(deng)领(ling)域的作用也逐渐显现。
在(zai)I期临床试验(yan)中，AI发(fa)现的药物(wu)分子的成功率高达(da)80-90%，大大超过了40-65%的行业平均(jun)水(shui)平。
在(zai)I期临床试验(yan)中，AI发(fa)现的药物(wu)分子的成功率高达(da)80-90%，大大超过了40-65%的行业平均(jun)水(shui)平。
不过在(zai)I期临床试验(yan)中失败的分子中只有(you)一个是数据未达(da)预期，其余两个都(dou)是商业决策和(he)管线优先级变化而被终止，这可能说明AI在(zai)设计和(he)优化具有(you)药物(wu)特(te)性的分子方(fang)面展现出了非凡的能力。
AI之(zhi)所以能取得如此(ci)成绩(ji)，主要得益于(yu)其强大的数据学习和(he)模(mo)式(shi)识别(bie)能力。通过海量的训练数据，AI算法能够(gou)准确预测候选分子的药代动(dong)力学、药效学和(he)毒理学特(te)性，从而大大提升药物(wu)分子的设计和(he)优化效率。
在(zai)II期临床试验(yan)中，AI发(fa)现的药物(wu)分子初步显示出与行业平均(jun)水(shui)平相当的成功率，约为40%。
在(zai)II期临床试验(yan)中，AI发(fa)现的药物(wu)分子初步显示出与行业平均(jun)水(shui)平相当的成功率，约为40%。
作者认为，由于(yu)II期临床试验(yan)通常涉及生物(wu)学或相关机制概念的验(yan)证，这可能表明人工智(zhi)能算法可以识别(bie)与疾病相关的靶点(dian)和(he)通路，但仍有(you)改进的空(kong)间(jian)。
但值得注意的是，在(zai)6个AI药物(wu)II期失败的案(an)例中，仅有(you)2个是由于(yu)药物(wu)本身数据导致，其余4个则是出于(yu)公司商业策略调整(zheng)等(deng)非临床因(yin)素而终止。
更多的非临床因(yin)素导致产品终止，这可能意味(wei)着(zhe)AI药物(wu)在(zai)II期试验(yan)中的真实成功率被低估(gu)了。
此(ci)外，当前(qian)生物(wu)技(ji)术公司面临的融资挑战(zhan)和(he)监管环境变化(如美国的《降低通胀法案(an)》)也可能加剧了非临床因(yin)素导致的II期临床终止。
综合来看，这篇论文认为，如果AI药物(wu)在(zai)I期和(he)II期的高成功率能够(gou)持续，并与传统药物(wu)在(zai)III期的成功率相结合，那么新药的研发(fa)成功率将从目前(qian)的5-10%提高到9-18%，制药行业的整(zheng)体研发(fa)效率将实现翻倍。
数据和(he)GPU是AI新药的限制？
在(zai)这篇论文的相关资料(liao)中，另一项(xiang)研究(jiu)认为GPU的发(fa)展以及基于(yu)深度学习的人工智(zhi)能，成为AI药物(wu)发(fa)现发(fa)展迅速的原因(yin)。
不过研究(jiu)者也强调，AI药物(wu)研发(fa)的高质量数据来源是行业的挑战(zhan)。
通用GPU计算的广泛应用，极大地提升了AI模(mo)型的训练速度和(he)规模(mo)。利(li)用GPU强大的并行计算能力，研究(jiu)人员得以训练出更加复杂、精准的AI模(mo)型，处理前(qian)所未有(you)规模(mo)的生物(wu)医学大数据。
此(ci)外，深度学习技(ji)术的突破(po)性进展为AI药物(wu)发(fa)现注入了新的活力。从早期的卷(juan)积神经网(wang)络(CNN)，到对抗网(wang)络(GNN)，再到transformer生成式(shi)AI等(deng)新型网(wang)络架构，深度学习模(mo)型在(zai)分子性质预测、药物(wu)虚拟筛选、药靶识别(bie)等(deng)任(ren)务上不断刷新纪录。
借助深度学习，AI系统能够(gou)从海量的化合物(wu)库、蛋(dan)白质组学数据中发(fa)掘出最有(you)希望的药物(wu)候选分子，并优化其分子结构和(he)性质，大大提高新药研发(fa)的效率和(he)成功率。
因(yin)此(ci)，在(zai)临床一二期已经显示了AI的积极作用之(zhi)后，三期临床的成功将成为AI制药的关键拐点(dian)。随着(zhe)GPU和(he)生成式(shi)AI的进步，这个拐点(dian)会(hui)更快接近。
后记：波士顿咨(zi)询的研究(jiu)对象公司只有(you)114个，主要标准如下：
1）我们只包括那些在(zai)其网(wang)站上强调人工智(zhi)能在(zai)药物(wu)发(fa)现技(ji)术/平台(tai)中起核心(xin)作用的公司。
2) 这些公司利(li)用人工智(zhi)能为内部研发(fa)项(xiang)目或合作伙伴关系提供支持。
3) 这些公司在(zai)以下五个应用领(ling)域中至少使用人工智(zhi)能其中之(zhi)一：靶点(dian)发(fa)现、小分子设计与优化、生物(wu)药设计与优化、疫苗(miao)设计与优化等(deng)。
其中有(you)意思的是，符合以上标准的中国公司只有(you)英矽智(zhi)能一家。
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*风险提示：股市有(you)风险，入市需谨慎