在采用數字技術時，制藥行業(yè)的應用往往比較緩慢。迄今為止，很多制藥廠商已經推遲了使用人工智能和機器學習策略開發(fā)藥物的想法。人工智能有可能在藥物開發(fā)領域掀起創(chuàng)新浪潮。然而，制藥行業(yè)應努力彌補應用于藥物發(fā)現和開發(fā)過程之間的差距。
醫(yī)療保健行業(yè)已迅速將人工智能技術納入其中。人工智能及其分支技術正在大規(guī)模地應用在醫(yī)療行業(yè)。但是，制藥行業(yè)仍處于利用數字技術來加速藥物開發(fā)過程的初期階段。藥物發(fā)現的主要目的是確定對人體有益的藥物。尋找正確的藥物是一個漫長的過程，需要對大型篩選分子庫的分子進行篩選，這些分子庫可以特異性地結合與疾病相關的靶分子。尋找合適藥物的任務經過了無數輪測試，將其開發(fā)成有希望的化合物。根據Taconic Biosciences公司的調查，制藥廠商將會花費大量的時間和費用，而將一種藥物推向市場的平均成本超過28億美元，開發(fā)時間長達12年。幸運的是，人工智能可以幫助制藥行業(yè)找到合適的藥物并加以開發(fā)。人工智能使用擬人化知識，并從其產生的解決方案中學習，以解決醫(yī)學領域中的特定問題和復雜問題。
人工智能平臺用于藥物開發(fā)
如果通過人工進行藥物開發(fā)，則是一個漫長的過程。在以往，研究人員必須確定導致疾病的靶蛋白并進行長期研究。接下來，他們試圖找出哪些成分或分子會影響蛋白質。在這個過程中，研究人員確保找到安全高效的分子并進一步使用。人工智能在藥物發(fā)現中的作用始于找到更好地定位蛋白質的分子。研究人員無法測試大量的分子。這個過程既冗長又成本高昂。幸運的是，人工智能平臺可以通過簡單的分析代替漫長的測試過程。研究人員將參數輸入人工智能平臺，并使其對分子進行分析。人工智能平臺確定了可用于藥物開發(fā)的正確分子。
神經網絡在藥物開發(fā)中的應用
盡管深度神經網絡已經應用在科技領域，但直到2012年才引起廣泛關注。多倫多大學的研究人員在使用ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽(ILSVR)的過程中使用了深度神經網絡。很多制藥廠商正在使用各種類型的深度神經網絡來探索經典的統(tǒng)計技術。該技術有助于找到有效藥物的正確分子。深度神經網絡為化學家們提供了一個即時的指示，告訴他們該怎么做才能消除某些不必要的活動。這種深度神經網絡模型也被化學家用來判斷他們的復合想法，然后再決定是否合成它們。
人工智能中的大數據有助于藥物開發(fā)
醫(yī)療保健數據非常重要。如今，數以百萬計的研究、反饋、報告、患者記錄以及與醫(yī)療保健行業(yè)相關的許多其他事物以大數據的形式被輸入到人工智能系統(tǒng)中。盡管醫(yī)療保健部門在從他們那里獲得解決方案的速度相當慢，但醫(yī)療機構仍在盡最大努力保持領先地位。人工智能系統(tǒng)的特征在于采用了一種適當的機制來瀏覽數據，并從中進行有意義的解釋。深度學習程序根據采集的數據運行，并更多地了解蛋白質的存在。以及這些蛋白質在健康人和患者之間產生差異。與此同時，機器學習技術可以努力尋找并建立蛋白質與疾病之間的聯系。
人工智能在階段性藥物開發(fā)中的應用
在冠狀病毒疫情爆發(fā)之前，沒有人認為疫苗研發(fā)過程能夠更加快速。疫苗的研制和試驗需要多年的研究和觀察。然而發(fā)生的疫情打破了常規(guī)。世界各國政府都在競相盡快研制出有效的疫苗。在此期間，制藥行業(yè)獲得的投資猛增。隨著加速試驗并獲得緊急批準，制藥廠商利用人工智能技術為疫苗的生產過程提供幫助。
藥物開發(fā)中的人工智能(第一階段)：開發(fā)正確的藥物需要閱讀和分析已有的文獻，測試潛在藥物與靶點的相互作用方式。人工智能比人類更快地執(zhí)行任務，并快速提供結果。
臨床前開發(fā)中的人工智能(第二階段)：在臨床開發(fā)階段，其藥物已在動物身上進行了測試以查看其表現。在這一階段公布人工智能將有助于試驗順利進行，并使研究人員能夠更快、更成功地預測藥物與動物模型的相互作用。
人工智能在臨床試驗中(第三階段)：研究人員在臨床試驗期間開始在人體上測試該藥物。人工智能可以促進臨床試驗期間參與者的監(jiān)測，更快地生成更大的數據集，并通過個性化試驗體驗來幫助保留參與者。
道德上的缺陷
盡管人工智能在很大程度上幫助了藥物開發(fā)，但它也引發(fā)了一些令人關注的倫理問題。醫(yī)療保健行業(yè)存儲了大量患者的數據。如果這些關鍵數據掌握在黑客或不良分子手中，則有可能將其用于不良目的。而醫(yī)療機構需要維護患者的隱私，與許多其他部門不同，雖然沒有任何法規(guī)或政策可以指導藥品生產商這樣做，但他們有責任保護患者數據并以正確的方式使用。
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