[AI类药物作用机制]ai在药物研发中的应用有多重要？

林建平举例说，比如在靶点选择和验证阶段，需要确定疾病相关靶点。根据传统实验确定靶标耗时且成本高，而利用AI技术结合现有组学大数据，根据已知和新生成的实验数据，可以快速分析潜在候选靶标，节省时间和成本；或者当先导化合物的药效已知，但由于缺乏明确的靶点而导致具体的作用机制和副作用尚不明确时，AI可以在较大范围内预测靶点，缩小候选靶点的范围，最后结合实验手段快速定位真正的靶点。“人工智能有助于药物开发人员快速找到目标，并加快将先导化合物转化为药物的过程。”林建平介绍。

在最重要的临床试验阶段，AI的应用也取得了事半功倍的效果。“在这个阶段，有必要评估药物对患者的安全性和有效性。AI可以参与患者招募临床试验设计和试验结果的数据分析。”例如，林建平可以利用AI技术，从过去的临床患者中提取患者的个人特征症状治疗效果等数据，找到与当前试验最匹配的患者；在实验设计中，AI可以预测合适的药物剂量治疗方案等。在实验数据上，可以利用AI技术对患者的实时情况进行跟踪管理，预测患者的预后。

正是AI制药具有碾压传统制药的优势，使得AI制药行业在全球范围内发展壮大。目前AI医药产业的发展可以概括为三个阶段：第一阶段，初步形成AI医药公司，主要为某一阶段的药物研发提供AI技术服务；在第二阶段，艾药业公司开发了成熟的研发；d管道，研发的药物进入临床验证。这个阶段会吸引大量资本和初创企业加入；第三阶段进入重点临床二期药效学实验，真正证明了AI药物研发的有效性。

“目前利用AI研发的药物，风险和传统药物研发的风险是一样的，包括副作用毒性耐受性等等。”林建平解释说，目前AI在药物研发中大多起辅助作用，最终还是需要真实的试验来验证其安全性和有效性，需要专家来做一个评估，所以在风险上和传统研发药物是一样的。然而，这也带来了另一个问题。医药行业仍然以专家经验为主，这成为AI制药发展的最大障碍。“之所以会出现这种现象，主要是出于对AI技术帮助制药的不信任。”林建平认为，随着未来几年AI药物的成功上市，这个问题会得到解决；另一方面，目前AI在整个药物研发过程中仍然扮演着辅助工具的角色，并不占据主导地位，这就决定了AI医药产业很难实现跨越式发展。

目前，天河超级计算平台已经支持了数十家机构和数百家研发机构；d团队开发了由高性能计算支持的虚拟药物，并取得了良好的效果。国家超级计算天津中心高性能计算部主任康博表示，超算团队将以天河新一代超级计算机为基础，开发物理生化模型与人工智能相结合的新药设计方法，构建计算机辅助药物设计开发的核心链聚合机制，探索算术融合药产结合研用协同的新创数字数值装置模式，开发创新药物发现虚拟实验室，实现超级计算机驱动现代药物创新开发的综合支撑能力。