眾所周知，新藥研發(fā)周期長、成功率低以及研發(fā)費用高的問題一直在困擾制藥企業(yè)的研發(fā)工作。據(jù)公開資料顯示，一款新藥成功上市平均需要花費約14年時間，以及26億美元資金(比2003年增長了145%)。巨額的新藥研發(fā)成本讓藥企越來越難以負擔。因此，預期能夠有效夠降低研發(fā)成本的AI技術在近年來開始受到了制藥行業(yè)的廣泛關注。

　　近年來，我們可以明顯看到有多家實力雄厚的制藥企業(yè)開始嘗試跨界AI，在“AI賦能制藥行業(yè)發(fā)展”上做出自己的努力。例如，阿斯利康于2017年與各類合作伙伴建立了中國健康物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心，依托人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等高新技術，打造診療一體化全病程管理解決方案。在近日舉辦的2020世界人工智能大會云端峰會上，阿斯利康還發(fā)布了十大“AI+醫(yī)療”應用場景并招募合作伙伴，聚焦疾病管理全流程，以人工智能賦能產業(yè)生態(tài)創(chuàng)新。

　　諾華是在“AI賦能新藥研發(fā)”這一方向上探索較多的藥企，相關行動已達30項，其中內部研發(fā)多達20項。除此之外，在2019年3月，諾華制藥還與騰訊公司簽署了全新戰(zhàn)略合作備忘錄，旨在通過整合創(chuàng)新藥物、人工智能和社交平臺，從而更好地造福慢病患者。

　　吉利德則在2019年4月和insitro宣布開展了戰(zhàn)略合作，為非酒精性脂肪性肝炎患者研發(fā)治療方案。兩家公司簽署了一份為期三年價值10億美元的合作協(xié)議。通過該協(xié)議，吉利德將使用insitro的人工智能平臺為非酒精性脂肪性肝炎創(chuàng)建疾病模型，研發(fā)治療方案，并發(fā)現(xiàn)對臨床進展和疾病消退有幫助的靶點。

　　從以上來看，人工智能賦能醫(yī)療健康領域已經成為大勢所趨，并且在醫(yī)藥領域正顯示出越來越強大的作用。但值得注意的是，從整體來看，AI+醫(yī)藥研發(fā)目前現(xiàn)狀并不是非常樂觀，還面臨諸多挑戰(zhàn)。

　　首先，AI+藥物研發(fā)真正意義的產出極少，大部分企業(yè)需要面對產出成果不足或者不優(yōu)而導致財務狀況堪憂的現(xiàn)狀。據(jù)悉，2019年4月，IBM公司就因為財務業(yè)績低迷，決定停止開發(fā)和銷售藥物開發(fā)工具——Watson人工智能套件。作為醫(yī)藥健康領域人工智能的佼佼者，也不得不面對財務業(yè)績低迷的狀態(tài)。

　　還有，當下AI應用較為集中的靶點篩選方向，已通過文獻分析等篩選出比已批準藥物更多的靶點，但是靶點和可成藥性的確證卻是一道難題，如何建立確證模型，又用什么來確證，確證后預測藥物的可成藥性，都是需要思考的。

　　另外，AI+藥物研發(fā)的企業(yè)還面臨來自政策、人才、技術等方面的挑戰(zhàn)。新的技術的引進，讓原有藥物研發(fā)模式改變，監(jiān)管人才、政策指南等均需要同步更新，而現(xiàn)在尚無針對性或促進性的政策指南出臺。

　　總的來說，目前AI+藥物研發(fā)真正意義的產出極少，還沒有一款AI研發(fā)的新藥被批準上市。因此，在大部分企業(yè)需要面對產出成果不足或者不優(yōu)而導致財務狀況堪憂的現(xiàn)狀下，企業(yè)需要合理的定位產業(yè)鏈角色，選擇適合的創(chuàng)新商業(yè)模式。不過，雖然AI+醫(yī)藥研發(fā)目前現(xiàn)狀并不是非常樂觀，還面臨諸多挑戰(zhàn)，但可以預計的是，AI+藥物研發(fā)的結合必然是未來制藥行業(yè)的發(fā)展趨勢，在未來其必將對醫(yī)藥領域進行一場顛覆性的變革。