世界经济论坛上，谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯宣布，人工智能设计的药物有望在2025年前进入临床试验。这一消息标志着人工智能在药物研发领域的重大突破，预示着未来药物研发模式的革新。Isomorphic Labs，DeepMind旗下专注于药物研发的公司，正积极推动这一进程，旨在利用机器学习技术缩短药物研发周期，降低成本，并最终实现个性化医疗。这项技术不仅能显著提高药物研发的效率，还能为制药公司节省巨额资金，缓解目前新药研发高成本、低成功率的困境。
在近日于达沃斯举办的世界经济论坛上，谷歌 DeepMind 的首席执行官德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，人工智能帮助设计的首批药物可能将在2025年前开始临床试验。哈萨比斯也是 DeepMind 旗下药物研发公司 Isomorphic Labs 的负责人。他表示:“我们的计划是在今年年底前让一些 AI 设计的药物进入临床试验。”
自2021年以来，Isomorphic Labs 致力于利用机器学习加速药物开发。哈萨比斯提到，未来有望实现个性化医疗，AI 系统可以在短时间内为每个人的代谢特征优化药物。他强调，制药公司对 AI 的兴趣日益增长，因为 AI 有潜力为他们节省大量的时间和资金。
根据《自然医学》杂志的一篇文章，新药的研发和批准过程通常需要12到15年，费用高达26亿美元。而且，超过90% 的临床试验未能成功。因此，任何能降低成本、加快开发速度或提高成功率的技术，都将对制药公司的财务状况产生显著影响。
哈萨比斯指出，机器学习模型能够在多个方面改善药物发现过程。他相信，节省时间和成本的巨大潜力是可期的。然而，他也提醒，由于隐私法规、数据共享政策和数据获取成本等因素，获取高质量的训练数据仍然面临挑战。尽管如此，他认为这些挑战并非不可逾越。通过与临床研究机构合作或使用合成数据，可以填补公共数据的空白。
不过，哈萨比斯强调，AI 在科学研究中的应用并不意味着科学家会被取代。他指出，真正的创新仍然是 AI 无法实现的，它无法提出新的假设或理论。虽然 AI 能够解决复杂的数学猜想，但其本质上还是依赖于人类科学家的智慧和创造力。
此外，Nvidia 等公司也在积极探索 AI 在药物发现中的应用，Nvidia 甚至开源了用于药物开发的 BioNeMo 机器学习框架，并与多家制药公司合作，加速研究进展。
划重点:
AI 设计的药物预计将在2025年前进入临床试验，展示了 AI 在药物开发中的巨大潜力。
制药行业面临高成本和低成功率的挑战，AI 有望显著降低这些问题带来的影响。
哈萨比斯表示，AI 无法替代科学家的创造性思维，真正的科学发现仍需依赖人类。
总而言之，人工智能在药物研发领域的应用前景广阔，虽然挑战依然存在，但其带来的效率提升和成本降低是不可忽视的。 AI 将成为科学家强大的工具，而非替代品，推动医药行业进入一个新的发展阶段。