转自：研发客

编者按：

“老梁说药”的110期，恰好也迎来该专栏成立8周年的日子。从小分子氯雷他定到小核酸药物诺西那生钠治疗罕见病SMA的故事，老梁撰写了100多篇脍炙人口的科技文章。此时，他把笔触伸向时下最炫的AI领域，提出AI早已过了概念讨论的阶段，而到了AI人和制药人紧密、实质性合作之时。

衷心感谢贵柏8年来笔耕不辍和广大读者的陪伴。

这两年，时不时有AI方面的人找到我，打听应该如何进入生物医药领域，有什么值得做；同时也有不少制药人跟我讨论，如何把AI元素、算法和平台，融入当下新药研发的流程，挺进AI制药。

读者：目前AI制药虽然看上去热热闹闹的，但好像离腾飞的临界点还有一定距离。梁博，您怎么看？

老梁：我觉得AI制药早就过了“要不要做？要不要投？”的阶段，现在的问题是“做什么？怎么做？”根据我的理解，AI制药基本上有两个切入方向，您所谓的“临界点”就应该在这两个方向的交汇处。

AI+制药：解锁新药研发

第一种切入是以AI为导向，我把它称为“AI+制药”。这是一群电脑专家，带着先进的AI技术，尝试到生物医药的圈子里来打拼。

他们的优势是深谙AI之精髓，拥有“神经网络”?“深度学习”等功能非常强大的算法和平台，试图解决新药研发流程中的问题，就好比拿着一把AI的“钥匙”，希望能打开一两把锁，解决一两个新药研发的难题。

新药研发的效率和成功率都相当低，每一个环节都需要提升，需要AI的辅助，但提升效率与提升成功率并不是一回事。把原先一个月才能完成的工作缩短到1周，这是提升效率；原先做5个项目能成功1个，有了AI之后可以成功2个，这才是提升成功率，即便完成这5个项目，所需时间并不缩短。

目前之所以还没有“腾飞”，在我看来是因为AI制药基本还是在提升研发效率，并没有对研发项目的成功率产生实质性影响。

当然提升效率也是非常重要的，尤其是当它突破了整个流程上的效率瓶颈。那么，到底什么才是限制新药研发效率的瓶颈呢？下次有机会我们接着探讨。

制药+AI：“搭车”人工智能

第二种切入是以制药为导向，我把它称为“制药+AI”。这是一批制药专家，以成熟的生物医药技术为班底，试图引入AI元素，在竞争（融资）中取得优势。

这些公司的特点是制药玩得转，了解哪个疾病领域有临床需求，知道哪些靶点热门，而且还有很好的临床前甚至临床研究的初步验证。它们拥有传统的研发团队，希望在先进AI算法和平台的辅助下提升效率或成功率，就好比在新药研发的路上，搭上人工智能的顺风车，力争从内卷严重的生态圈里脱颖而出。

这种切入方式也存在提升效率与提升成功率的区别。与前一种切入方式相比，“制药+AI”更有可能出现专注于提高效率，从而忽视提高成功率的倾向。就像我上次在讨论“5规则AI”时指出的那样，无论是截除还是打分，最后都还要“人工介入”，把决定权留给了自己，所以当下对成功率也不会有实质性的影响。

虽然跟“AI+制药”的切入方向不同，但最终目的一样，那是要提升新药研发的效率和成功率，目前还都处于提高效率的量变阶段。如果要达到你所说的“临界点”，实现“腾飞”的质变，就要确确实实提高新研发项目的成功率了。?

AI制药：打开通向成功之门

首先，我们要找到新药研发路上一扇依旧上着锁的门，也就是先前所说的限制新药研发成功率的瓶颈。打开门上的锁，突破了这个瓶颈，我们会看到门的另一边是一片“蓝海”，任我乘风破浪。

其次，我们必须找到和打磨好能开启这扇大门的钥匙，即真正能解决关键制药问题的AI算法和平台。掌握了这把钥匙，你才能打开通向成功之门。

如果你是制药人，那就努力寻找和定位限制新药研发成功率（不是效率哦）的瓶颈，为制药AI的发展指明方向；如果你是AI人，那就加速打磨各种能突破这些瓶颈的算法和平台，让制药人如虎添翼；如果你是投资人，并且做好了十年磨一剑，也有可能是二十年、甚至三十年磨一剑的心理准备，那就努力寻找在这两个方向上高度契合的人和公司。

AI制药的腾飞之地，应该就在这两者的交汇处。

2023年7月于无锡

作者简介

贵柏曾在默沙东新药研究院工作多年，潜心钻研药物化学，颇有建树。几年前回国加入药明康德（维权），从事业务开发、项目管理和驻美运营。梁博士是《新药的故事》一书的作者。他以长期的积累、独特的视角和生动的文字，通过《老梁说药》栏目讲述新药研发“背后的故事”，令人耳目一新，脑洞大开。梁贵柏博士目前是偕怡制药联合创始人兼首席科学家，欢迎读者通过邮箱【【邮箱】】与梁博士联系。

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