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        藥物開(kāi)發(fā)中的AI現(xiàn)狀

        2018-09-10 08:19:35楊蓉
        關(guān)鍵詞:組學(xué)制藥領(lǐng)域

        楊蓉

        2018年10月底,在哈弗醫(yī)學(xué)院由Corey Lane Partners,LLC創(chuàng)辦的BioPharma AI應(yīng)用峰會(huì)圓滿落幕。這次峰會(huì)堪稱(chēng)是人工智能和生命科學(xué)相交的一個(gè)顯型快照,以下總結(jié)了這次峰會(huì)的十項(xiàng)觀察結(jié)果。

        1.藥物開(kāi)發(fā)企業(yè)問(wèn)題逐漸暴露,AI應(yīng)用潛力很大

        傳統(tǒng)的制藥公司在藥物開(kāi)發(fā)方面都會(huì)存在時(shí)間長(zhǎng)、花費(fèi)多的問(wèn)題,這也是人工智能介入的重要原因之一。塔夫茨(Tufts)藥物研究中心最新數(shù)據(jù)顯示,開(kāi)發(fā)一種新藥,平均費(fèi)用為26億美元,新藥的平均上市時(shí)間為12年。目前,大約有10%的候選藥物開(kāi)始從測(cè)試階段進(jìn)入市場(chǎng)。很顯然,這些數(shù)字被改進(jìn)的空間還很大,人工智能有很大的輔助潛力。

        2.藥物開(kāi)發(fā)中的AI應(yīng)用預(yù)見(jiàn)火熱

        目前,很多公司都開(kāi)始將人工智能應(yīng)用到藥物研發(fā)過(guò)程中,例如創(chuàng)業(yè)公司Berg Health,該公司正在收集前列腺癌癥患者的相關(guān)數(shù)據(jù),作為新藥物研發(fā)的測(cè)試數(shù)據(jù)。Insilico Medicine被評(píng)為全球人工智能百?gòu)?qiáng)公司,該公司的首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov在大會(huì)上表示,我們都沒(méi)有能力去評(píng)估Insilico背后的科學(xué),該公司擁有人工智能所有的外在跡象,發(fā)表過(guò)多項(xiàng)論文,以及GANS等先進(jìn)技術(shù)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)方法,并且還擁有杰出的合作伙伴,以及“先進(jìn)的端到端藥物AI”目標(biāo)。

        3. AI藥物領(lǐng)域,小公司勝過(guò)大公司

        在AI藥物領(lǐng)域,很多初創(chuàng)公司的發(fā)展速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)大型制藥公司,例如Berg和Insilico。這些初創(chuàng)的制藥公司正在不斷地將新藥物推向市場(chǎng),發(fā)展前景不可估量。大會(huì)上多位發(fā)言人表示,大型制藥公司對(duì)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的推動(dòng)并不明顯,甚至還會(huì)出現(xiàn)被投訴的現(xiàn)象,眾人多抱怨大型制藥公司費(fèi)時(shí)又費(fèi)錢(qián)。在人工智能領(lǐng)域,大型制藥公司憑借豐富的內(nèi)、外資源,其發(fā)展速度和規(guī)模勝過(guò)小型公司,但AI藥物研發(fā)應(yīng)用的幅度卻不是很大。據(jù)了解,輝瑞(Pfizer))目前正在進(jìn)行著150多個(gè)人工智能項(xiàng)目的研發(fā)工作,但是涉及藥物發(fā)開(kāi)的項(xiàng)目卻很少。

        4.高投注,低信度

        如今,很多藥物企業(yè)傾向于投注高期望的AI項(xiàng)目,即便他們對(duì)自己的需求并不明確。大會(huì)上,大型制藥企業(yè)和一些初創(chuàng)公司的高管一致認(rèn)為,在建立未來(lái)人工智能項(xiàng)目時(shí),必須優(yōu)先考慮好模型性能監(jiān)控和項(xiàng)目規(guī)劃的問(wèn)題,包括假設(shè)定義和測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。一個(gè)好的人工智能項(xiàng)目不僅要關(guān)注狹義的研究問(wèn)題,更需要觀測(cè)長(zhǎng)期效果,以確保項(xiàng)目的可持續(xù)性和擴(kuò)展性。

        5.數(shù)據(jù)是制藥和生命科學(xué)中人工智能的關(guān)鍵

        制藥和生命科學(xué)中的人工智能應(yīng)用,數(shù)據(jù)是最核心的所在。其中大部分涉及“組學(xué)”數(shù)據(jù)———基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、生物組學(xué)和代謝組學(xué)等,越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被應(yīng)用到制藥領(lǐng)域,作為各種測(cè)試中的“假設(shè)”。很難想象在沒(méi)有人工智能的情況下,怎樣分析這些數(shù)據(jù),當(dāng)然也可以想象,在這樣的大數(shù)據(jù)時(shí)代,擁有極強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力的公司占據(jù)了多大的優(yōu)勢(shì)。

        6.在這段旅程中,沒(méi)有人會(huì)單獨(dú)行動(dòng)

        在藥物領(lǐng)域,一個(gè)組織想要獨(dú)自進(jìn)行人工智能的研發(fā)是很難的,因?yàn)闀?huì)涉及到很多伙伴關(guān)系和生態(tài)系統(tǒng)之間的關(guān)系。很多小公司都開(kāi)始跟大公司聯(lián)手組建醫(yī)療保險(xiǎn)人工智能聯(lián)盟,圍繞該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行合作和倡導(dǎo),即便是一家大型的制藥公司,在早期發(fā)展中也需要得到外界的幫助。

        7. Watson AI已失寵

        會(huì)上沒(méi)有多少人提到過(guò)IBM的Watson,因?yàn)榇蠹艺J(rèn)為它在癌癥治療方面效果并不是很好。Watson AI似乎不再被視為改善藥物開(kāi)發(fā)的一個(gè)因素。據(jù)了解,輝瑞利用沃森進(jìn)行藥物開(kāi)發(fā)的試點(diǎn)工作仍在進(jìn)行中,但該公司正在“冷卻”這項(xiàng)技術(shù)。

        8.藥物領(lǐng)域的AI預(yù)測(cè)≠自動(dòng)化預(yù)測(cè)

        與人工智能許多預(yù)測(cè)不同的是,在人工智能藥物開(kāi)發(fā)領(lǐng)域中,似乎沒(méi)有人會(huì)說(shuō)人類(lèi)科學(xué)家和護(hù)理提供者在未來(lái)將不被需要。相反,在醫(yī)藥領(lǐng)域,他們都是同等類(lèi)型的人,除此之外,該領(lǐng)域還會(huì)增加大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和AI工程師。Flatiron Health就將這一問(wèn)題解釋得很好,在這家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的癌癥治療公司,AI“增強(qiáng)”不等同于自動(dòng)化“增強(qiáng)”。2018年年初,F(xiàn)latiron Health被瑞士制藥巨頭羅氏收購(gòu),目前,主要負(fù)責(zé)的任務(wù)是從醫(yī)生的筆記和電子健康記錄中的其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。Flatiron使用自然語(yǔ)言處理AI工具不是為了減輕工作任務(wù),而是為了提高生產(chǎn)力。

        9.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題仍在,仍需著重關(guān)注

        雖然藥物開(kāi)發(fā)中的人工智能應(yīng)用正在有條不紊地進(jìn)行著,但是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題仍需著重關(guān)注。會(huì)議上經(jīng)常會(huì)有發(fā)表“數(shù)據(jù)不良”聲明的說(shuō)法。雖然很多企業(yè)正在努力改進(jìn)算法和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,但數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題始終存在。眾所周知,金融風(fēng)險(xiǎn)很高,有偏差的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和粒度會(huì)導(dǎo)致算法偏見(jiàn),從而即便是再多的努力也是浪費(fèi)時(shí)間和資源。同樣因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題,很多的數(shù)據(jù)采集者在數(shù)據(jù)收集階段就致力于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

        10.知識(shí)共享及數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)據(jù)收集更重要

        會(huì)議上的幾位發(fā)言者提到,制藥公司傾向于根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量來(lái)囤積數(shù)據(jù)并評(píng)估其未來(lái)是否成功。Sanofi首席數(shù)據(jù)官M(fèi)ilind Kamkolkar在大會(huì)上表示,知識(shí)共享和提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的合作比收集數(shù)據(jù)更重要,但藥物領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈,任何公司都不愿意向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分享他們爭(zhēng)取到的數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)不久的將來(lái),醫(yī)療保健和制藥利益相關(guān)者將不得不與數(shù)據(jù)所有者(即醫(yī)療保健提供者、患者和其他醫(yī)療保健消費(fèi)者)協(xié)商數(shù)據(jù)的使用權(quán)。

        人工智能在制藥行業(yè)的應(yīng)用還處于早期階段,目前已經(jīng)有大量的企業(yè)投注于這個(gè)領(lǐng)域,但是未來(lái)如何還需持續(xù)關(guān)注。

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