AI有望重塑制药业，但自然规律不可催逼

{"text":[[{"start":8.4,"text":"自从OpenAI在2022年推出ChatGPT、在生成式AI领域掀起新一轮“军备竞赛”以来，多个行业一直在努力探索，大型语言模型系统如何能提高其工作流程的效率和生产力。"}],[{"start":22.34,"text":"制药领域也不例外。AI在医药领域的前景被广泛看好，各大跨国集团正投入数十亿美元相互角逐，与此同时，一批“AI优先”的初创企业也在这一行业加速涌现。"}],[{"start":35.72,"text":"长期以来，制药行业一直在借助科技改进新疗法的研发和向患者递送的过程。IT服务集团凯捷(Capgemini)的全球生命科学行业负责人托尔斯滕•拉尔表示：“在研究领域，AI在这一行业已经应用了数十年。制药业是一个数据高度密集的环境，用于识别治疗靶点和分子设计等方面的AI应用早已出现，并已相当广泛地部署。”"}],[{"start":61.269999999999996,"text":"2021年，谷歌(Google)DeepMind发布AlphaFold2，这是AI应用上的一个划时代时刻。随后获得诺贝尔奖的AlphaFold可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其结构。这种“蛋白质折叠”预测能力对于理解蛋白质如何发挥作用至关重要，也可能是弄清先前未知的致病病原体的关键。"}],[{"start":83.05,"text":"同构实验室(Isomorphic Labs)副总裁兼药物设计主管丽贝卡•保罗(Rebecca Paul)表示：“那是一个分水岭式的时刻。那是我第一次作为一名科学家，看到一个模型能够对复杂的生物学输出做出非常准确的预测，而此后的进展一直非常迅猛。”"}],[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":99.82,"text":"成本高昂的AI账单；空中交通管制中的AI与信任问题；聊天机器人与心理健康；工厂机器人加速推进；天文学领域的影响；重写游戏规则；具备自主能力的旅行代理"}],[{"start":113.83999999999999,"text":"保罗表示，目前的进展已经包括预测蛋白质如何与其他分子和DNA相互作用。她补充说，AI将被用于设计能够靶向先前被认为“不可成药”的蛋白质的分子，从而为多种适应症的患者拓宽治疗选择。"}],[{"start":130.22,"text":"业内普遍预期，AI的影响将是巨大的。凯捷在一份新报告中表示，由AI驱动的平台在未来十年内有望贡献约60% 的新分子实体，而目前这一比例在研发管线中仅约为12%。"}],[{"start":145.61,"text":"拉尔表示，如果新时代AI的核心承诺得以实现，药物的设计和开发方式将发生根本性改变。首个预期影响是把分子进入临床前测试所需时间，从目前的大约四到五年缩短到12至18个月。"}],[{"start":161.71,"text":"第二个好处是节省成本：公司将不再需要维持同等水平的实验室基础设施，还能通过更快速、更高效地为临床试验招募患者来节省时间。"}],[{"start":172.91,"text":"业内专家也对AI有望生成质量足以省略在实验动物身上早期试验阶段的合成数据感到振奋。这样或许能让人体试验更早启动，不过这一天似乎还很遥远，而且还要经过监管部门批准。"}],[{"start":188.98,"text":"药物研发的失败率一直居高不下——在进入临床试验的药物中，只有十分之一最终能通过各个阶段并获得监管批准。制药企业往往在许多最终无法上市的项目上投入巨额资金。"}],[{"start":202.85999999999999,"text":"拉尔表示：“如果你能在设计阶段利用AI，设计出安全性更高的分子，减少研发‘漏斗’中的流失，就能获得质量更高的资产。”"}],[{"start":213.14,"text":"英国制药企业葛兰素史克(GSK)AI与机器学习副总裁丹妮尔•贝尔格雷夫表示，AI的进步也有利于“大规模处理数据”。随着人类生物学理解取得巨大发展，产生的数据量急剧增加，需要相应水平的计算能力，而AI使这一点成为可能。"}],[{"start":231.58999999999997,"text":"她表示：“这不仅仅是一次AI革命，更是一场算力革命，使我们能够在理解人类生物学方面大规模扩展解决方案。AI最重要的一点在于，借助大规模处理这些数据，我们能够以一种全新的方式开展数据科学，并实现解决方案的自动化。”她补充说，这种“深度理解”有助于评估一种疗法是否可能奏效，“因为医学并不是‘一刀切’的。”"}],[{"start":258.10999999999996,"text":"由于即便诊断相同，患者对治疗的反应也往往不同，可以利用AI来“理清反应上的差异，并实现干预措施的个体化”。"}],[{"start":267.65999999999997,"text":"首席执行官格伦•高尔斯(Glen Gowers)表示，总部位于伦敦的AI生命科学公司Basecamp Research通过测序从自然环境中采集到的新基因组，并利用构建基因组数据库所产生的知识，致力于开发个性化药物。高尔斯补充说：“如果能够超越人类能力的局限，从全新的层次理解生物学，那么借助AI，药物研发的空间将大幅拓展。”"}],[{"start":291.67999999999995,"text":"高尔斯指出，旨在从基因或细胞层面治疗疾病的细胞和基因疗法，是AI在药物研发中最有用的细分领域之一。"}],[{"start":300.71999999999997,"text":"然而，尽管AI前景令人期待，人们仍在追问：完全由AI研发的疗法还要多久才能真正用于患者身上，以及为什么会耗费这么长时间。"}],[{"start":311.17999999999995,"text":"同构实验室的保罗表示，这一过程必然需要时间，“因为我们不可能压缩物理世界，只能让生物过程自然展开”。这意味着，仍然需要时间来研究某种分子在患者身上的影响和疗效。"}],[{"start":326.49999999999994,"text":"“即使我们能够做出难以置信的预测，发现原本无从发现的事物，我们仍然必须在物理世界中一步步推进——总还是会存在时间差。”她说。"}],[{"start":337.2699999999999,"text":"“我们现在在临床上看到的情况，其实反映的是五到十年前AI所做的事情。我们现在所做的工作——我认为这与当时相比是一次巨大的跨越——将在五年、十年后体现出来。”"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1783090216_2441.mp3"}