人工智能在药物研发领域的应用：机遇与挑战并存
人工智能（AI）在药物研发中的潜力引发了广泛关注，但其作用究竟如何仍存在争议。一些人认为AI将彻底改变药物研发，而另一些人则持谨慎态度，认为AI的实际效果还有待验证。
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AI在药物研发中的应用已涵盖多个阶段，包括靶点识别、候选药物筛选、药物分子设计、毒性预测以及患者分层等。一些AI驱动的平台，例如因预测蛋白质结构而获得诺贝尔奖的AlphaFold，展现了AI加速药物研发的潜力。2010年至2022年间，AI初创公司已发现大量候选药物，部分候选药物的临床前测试时间显著缩短。
然而，AI在药物研发中的成功率仍存在不确定性。尽管AI能快速筛选有效化合物，但这些化合物在临床试验中的成功率依然不高，这与AI在图像分析等领域的高成功率形成对比。 一个关键限制是药物开发领域缺乏大型、高质量的数据集来训练AI模型。
此外，药物开发领域存在“幸存者偏差”，即研究人员往往关注流程中的次要问题，而忽略了导致药物失败的主要原因。这类似于只修复飞机机翼损坏，而忽视发动机或驾驶舱问题的现象。
密歇根大学药学院药学系教授孙笃新博士认为，AI并非万能的“黑匣子”，而是一种工具。 AI可以缩短药物上市时间和降低成本，但其能否显著提高成功率仍需进一步验证。 当前的药物开发流程，即使结合AI，也难以克服临床试验中高达90%的失败率。
为了解决药物失败的根本原因，孙笃新团队提出了一种机器学习系统，通过分析药物的多个关键特性来预测药物的剂量、安全性及有效性，从而辅助候选药物的选择。 这种方法可以在“0+期试验”中使用超低剂量进行测试，降低成本并提高效率。
论文链接：https://www.php.cn/link/b5eded274dbfe983c9a4bb1f5ed640cc
总而言之，AI在药物研发中具有巨大潜力，但其并非灵丹妙药。 有效的应用需要结合药物开发的专业知识，并关注解决药物失败的根本原因，而非仅仅优化现有流程。
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