據報道，麻省理工學院的研究人員通過深度學習AI，篩選出一類化合物，可以殺死一種具有危害性的耐藥細菌，而后者每年在美國造成約一萬多人死亡。根據一篇近日發表在醫學頂刊《自然》雜志上的文章，研究人員表明，最新發現的化合物主要針對“耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）”，研究顯示，此類化合物可以殺死實驗室培養皿和感染小鼠身上的MRSA。研發人員表示“我們可以看到模型是通過什么數據來做出預測的…從化學結構的角度來看，我們的工作提供了一個具有時間效率、資源效率和機械洞察力的框架，這是我們迄今為止從未有過的。” 生成式AI在藥物發現中根據有關目標結構的信息創建分子，預測候選藥物元素，并為特定目標生成化學實體，而不是通過篩選找到他們，由此推動藥物發現和臨床前研究階段效率提升，從4-6年降低至1-3年，甚至更短。目前國內多家醫藥和CRO公司已經布局AI+新藥研發的相關領域，隨著應用的不斷成熟和落地，預計將顯著提升藥物研發效率和企業競爭力。 太平洋證券指出，AI制藥內涵豐富，主要包括：數字生物學、計算機藥物發現、實驗室自動化、AI 輔助臨床試驗等。整體而言AI技術在制藥領域的應用價值主要體現在縮短試驗周期、節省成本、促進新事物發現、提升試驗成功概率等。根據英偉達公開資料，使用AI技術可使藥物早期發現所需時間縮短至1/3倍，成本節省至1/200倍。現階段國內多家知名CRO公司屢屢攜手AI科技公司，加快創新轉型保持競爭優勢。藥物研發外包是勞動密集型行業，近年來維亞生物、成都先導、合全藥業、皓元醫藥、美迪西、泓博醫藥、泰格醫藥等國內知名CRO與AI技術相關的科技公司間的高頻合作，反映了國內CRO巨頭們對AI技術在藥物研發過程中降本增效的作用的認可。此類合作可為國內CRO在愈發激烈的行業競爭中保持成本和響應速度的優勢，對于以算法、算力為核心優勢的科技公司而言，亦是技術驗證與價值轉化的絕佳機遇。 |
