药物发现中的人工智能:一种进化，而不是革命
以下文章是Andrew Radin撰写的一篇观点文章。本文仅代表作者个人观点，并不代表科技网络的官方立场。188金宝搏备用
人工智能(AI)在制药行业的应用越来越广泛，这既让人兴奋，也让人对其潜力和长期成功产生质疑。近年来，从大型制药公司到初创公司，大量公司都将人工智能视为将彻底改变行业的灵丹妙药。虽然人工智能的想法很有吸引力，但它是不现实的。
投资者在很大程度上被这种炒作所吸引，向专注于人工智能的初创公司投入了前所未有的资金。然而，目前对治疗顽固性疾病的新疗法的期望还没有实现。因此，我们看到了一波货币贬值、投资减少和对该行业的严重失望。
这是有原因的。我们根本无法单独部署一台机器来寻找对抗复杂人类生物学的新疗法。药物发现的科学是严格的，因此我们的期望需要重新调整。人工智能的实际应用，以及我们如何将其与药物发现相结合，将是一种进化，而不是一场革命。人工智能在发现中的地位是一个需要小心处理的复杂关系，它绝不是万灵药。
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模仿人类大脑如何解决问题和做出决定。人工智能已经存在了近100年，在制药创新的故事中，人工智能的使用并不是什么新鲜事。药物研发的复杂性在过去几十年里一直在发展，事实上，人工智能已经被用来帮助支持这种发展，尽管它没有被广泛讨论。一个经典的例子是使用人工智能模型来帮助确定化合物的结构性质和生物活性之间的关系。它们对于药物发现至关重要，并帮助科学家更好地预测候选药物如何在体内发挥作用。虽然它们的预测受到模型的限制，但它们为药物发现过程带来了极大的效率，使科学家能够专注于对抗特定疾病的可能性更大的潜在药物。
然而，今天，我们正试图解决更复杂的疾病，并试图以比以前的治疗方法更准确、更安全、更有效的方式对抗它们。幸运的是，由于廉价而强大的技术，我们现在处于一个包含大量人类生物学数据的时代，而且有能力分析大量数据。人工智能解决这些复杂疾病的潜力已大大增加，但同时也增加了寻找治疗方法和治愈方法的难度。
我们现在可以建立一个完整的围绕药物研发的虚拟世界，包括in-silico利用大量基因组、表型和化学数据模拟人类疾病的模型。这些数据可以免费获取并进行廉价分析。我们可以使用计算方法和算法来识别疾病特征，这些特征通常是由于发现方法依赖于单一的预定义假设而遗漏的。我们可以同时评估针对多个目标的潜在治疗方法。作为人类，我们一次只能做一件事。人工智能为我们填补了这一空白，但它仍然需要我们一路引导。
我们可以通过使用人工智能来截断开始所需的步骤，加快药物进入临床前测试的速度在活的有机体内测试。我们可以以闪电般的速度交叉引用针对疾病目标的潜在化合物库。我们现在可以更好地预测这些化合物相对于安全性和有效性标记的可行性。如果使用传统方法，这种程度的进展需要数年的时间，但通过整合技术，只需针对一两种化合物，我们就可以在几周内完成所有这些工作。
对人工智能的稳定投资正在获得回报。然而，不切实际的期望无意中为更广泛的应用设置了障碍。多家人工智能公司已经确定了针对新疾病靶点的新型治疗方法，这些新靶点在治疗以前无法治愈的疾病方面具有巨大潜力，包括狼疮、胶质母细胞瘤、侵袭性癌症和纤维化疾病。事实上，我们可以利用人工智能来加快寻找这些新的潜在治疗方法的速度，这是一个巨大的成功——它正在创建一个新药管道，可能很快就会改变我们治疗疾病的方式。
人工智能已经在以以前无法想象的新方式影响药物研发。但这完全取决于我们如何判断成功。如果仅仅靠一台机器来治疗复杂的疾病，那么我们永远都不会成功。
当与更好的教育相结合时，人工智能的潜力会成倍增长，因为随着对可能性和期望的更好理解，将会有更多的人采用人工智能。我们有越多的公司利用人工智能来改善药物研发，随着时间的推移，我们就会发现更多的治疗方法。然而，这些候选药物仍然需要经受数年的临床研究，并证明它们对人类是安全有效的。虽然我们可能已经通过人工智能的适当应用积极地改变了时间表，但我们仍然有一个路线图需要遵循，这将需要数年的时间，需要严格的科学工作。
这将是一门不断发展的科学。实力最强的公司将继续创造源源不断的业绩，即使它们比创始人、投资者和媒体所希望的来得更慢、更低调。这种稳定的经验证据流将推动人们对人工智能的新认识。一个传递真正价值的地方。
任何在研发实验室工作的科学家都会告诉你，他们本着治疗疾病和改善生活的精神，充分利用了所有现有技术的最大潜力。我们说人工智能将彻底改变他们的工作，这对我们之前的所有创新都是一种伤害。我们需要继续将其视为一种进化，它将随着时间的推移而发生，并了解我们已经走了多远。
事实是，人工智能已经被使用了几十年，随着更强大的计算能力和数据可用性的出现而不断发展。这将继续下去，我们将发现更多的突破。这些突破不会在一夜之间发生，但它们一定会发生。
作者简介:
Andrew A. Radin是Aria Pharmaceuticals的联合创始人兼首席执行官。2014年，作为斯坦福大学生物医学信息学研究的一部分，安德鲁创建了该公司的第一个药物开发算法。自共同创立Aria以来，Andrew被《制药高管》杂志评为新兴制药领导者，并受邀发表TEDMED演讲，并被Deep Knowledge Analytics评为100强人工智能领导者。除了担任Aria的首席执行官之外，Andrew还担任斯坦福大学SPARK药物开发和斯坦福大学StartX创业加速器项目的顾问。在联合创立Aria之前，Andrew曾担任多家成功的互联网初创公司的首席技术官。他之前的项目已经覆盖了电话系统、广告网络、视频游戏和地理地图系统中的数千万人。Andrew在斯坦福大学SCPD研究生项目学习生物医学信息学，并拥有罗切斯特理工学院计算机科学理学硕士和理学学士学位。
