發(fā)現(xiàn)并加快藥物開(kāi)發(fā)是筆大買(mǎi)賣(mài)，這個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本很高，因此利用AI方法優(yōu)化整個(gè)流程就成了這一快速發(fā)展行業(yè)中的首要考量因素。

德勤公司發(fā)現(xiàn)，其關(guān)注的全球20強(qiáng)生物制藥企業(yè)中，去年新藥開(kāi)發(fā)的平均成本上漲了15%（增長(zhǎng)數(shù)字為2.98億美元），總額來(lái)到約23億美元。這23億美元，涵蓋了從候選藥物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗(yàn)再到產(chǎn)品上市的全流程平均成本。

為了實(shí)現(xiàn)降本增效，不少生物制藥企業(yè)開(kāi)始利用AI技術(shù)加速藥物開(kāi)發(fā)。例如，使用關(guān)于先前候選藥物的蛋白質(zhì)或氨基酸序列/3D結(jié)構(gòu)及其特性信息來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

關(guān)注該行業(yè)的朋友可能有所耳聞，此類(lèi)候選藥物中只有不到10%能夠在臨床試驗(yàn)階段取得成功，而每次臨床試驗(yàn)的開(kāi)發(fā)成本大約在3000萬(wàn)美元到3.1億美元之間，如此高昂的投入必然要被分?jǐn)偟阶罱K獲得成功的藥品之上。此外，受試患者的實(shí)際診療周期也會(huì)限制藥物的研究進(jìn)度。

AI與機(jī)器學(xué)習(xí)將在哪些領(lǐng)域帶來(lái)價(jià)值？

二者的作用體現(xiàn)在多個(gè)層面。首先，AI技術(shù)可用于藥物開(kāi)發(fā)、加快部分研究過(guò)程，幫助降低成本并提高效率。研究發(fā)現(xiàn)，AI能夠?qū)⑿滤幍暮Y選時(shí)間縮短40%至50%，從而顯著降低成本。

尋求最佳方法來(lái)簡(jiǎn)化整個(gè)藥物開(kāi)發(fā)生命周期，已經(jīng)成為制藥研發(fā)生態(tài)系統(tǒng)中各大主要參與者的首要目標(biāo)。而如果不積極擁抱AI技術(shù)，他們根本就不可能與同行對(duì)等競(jìng)爭(zhēng)。

為了接觸具有行業(yè)影響力的受訪者并帶來(lái)更加可信的專(zhuān)業(yè)意見(jiàn)，本文采訪了BioPhy公司創(chuàng)始人兼CEO Dave Latshaw博士，他曾在強(qiáng)生旗下的楊森制藥公司負(fù)責(zé)過(guò)早期AI項(xiàng)目。在嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督大分子抗體制造之后，Dave博士成為強(qiáng)生AI研究小組史上最年輕的領(lǐng)導(dǎo)者。

Dave最熱衷的，就是將AI方法引入生物科技與制藥行業(yè)當(dāng)中，希望借此簡(jiǎn)化流程、優(yōu)化決策并加強(qiáng)生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的各類(lèi)協(xié)作用例。他的目標(biāo)是最終推動(dòng)創(chuàng)新，加速為全世界患者開(kāi)發(fā)出能夠挽救生命的診療方法。

BioPhy公司及其他領(lǐng)先AI創(chuàng)新生物科技公司（包括AtomWise, BioVia, Cradle, DNANexus, exScientia, Iktos等等）已經(jīng)紛紛投身入場(chǎng)，而矛頭所指主要集中在兩大關(guān)鍵AI用例領(lǐng)域。

當(dāng)然，傳統(tǒng)大型制藥巨頭也在積極擁抱AI技術(shù)，當(dāng)然不乏自己的成果積累。這里暫且不談巨頭們?nèi)绾芜\(yùn)用AI提升價(jià)值鏈流程的整合效率，本文將專(zhuān)注于探討藥物的研發(fā)和生產(chǎn)邏輯。

首先，在藥物發(fā)現(xiàn)階段，其中的關(guān)鍵就是對(duì)生物與臨床可行性數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，從而讓生物技術(shù)初創(chuàng)公司與制藥大廠之間建立起透明、由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的橋梁。通過(guò)開(kāi)發(fā)能夠分析大量信息（包括科學(xué)文獻(xiàn)、專(zhuān)利、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)）的AI模型，早期生物技術(shù)初創(chuàng)公司能夠向潛在投資者證明自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與差異化特性。如此一來(lái)，這些初創(chuàng)公司就能以AI驅(qū)動(dòng)的分析工具及其生成的定量評(píng)估為支撐，通過(guò)展示獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與能力來(lái)提高融資成功率。另一方面，制藥企業(yè)也能借此為投資組合做出更優(yōu)質(zhì)的決策、提高資本部署效率，以更加有利的市場(chǎng)地位獲得批準(zhǔn)并拉升投資回報(bào)率。

AI為藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程帶來(lái)的第二大實(shí)際價(jià)值，就是利用大語(yǔ)言系統(tǒng)來(lái)加快藥物中的關(guān)鍵開(kāi)發(fā)能力，例如運(yùn)營(yíng)、質(zhì)量與監(jiān)管。具體來(lái)講，在情報(bào)監(jiān)管領(lǐng)域，AI系統(tǒng)能夠分析大量文檔、指南與法規(guī)，確保制藥企業(yè)保持合規(guī)并及時(shí)了解監(jiān)管機(jī)構(gòu)的最新要求。這不僅提高了運(yùn)營(yíng)效率，也有助于降低不合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，避免藥物在開(kāi)發(fā)和審批流程方面遭遇延誤。此類(lèi)AI用例將幫助客戶在決策、風(fēng)險(xiǎn)緩解與整體效率方面迎來(lái)切實(shí)改進(jìn)。此外，早期生物技術(shù)初創(chuàng)公司還發(fā)現(xiàn)，在AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新定量評(píng)估支持下，小公司更容易籌得資金，大型藥企也能加快融資速度。

AI驅(qū)動(dòng)方法正在顯著改善藥物發(fā)現(xiàn)這條復(fù)雜價(jià)值鏈上的優(yōu)化空間。而除此之外，利用強(qiáng)大AI構(gòu)建上市產(chǎn)品還有另一大回報(bào)——確保他人也能從中獲得真正的剖析和洞察。

AI領(lǐng)導(dǎo)之旅

Dave本人還分享了幾個(gè)非常有趣的觀點(diǎn)，講述了他自己在學(xué)習(xí)AI方面的真實(shí)經(jīng)歷。這些觀點(diǎn)對(duì)于每一位從事設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品、建立AI業(yè)務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō)都相當(dāng)重要，更將給制藥行業(yè)中的復(fù)雜難題帶來(lái)一點(diǎn)AI啟發(fā)。下面來(lái)看他自己親身學(xué)到的重要經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。

首先，跨學(xué)科合作是重中之重。這是因?yàn)?/span>AI開(kāi)發(fā)需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等多個(gè)學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，只有將來(lái)自這么多不同領(lǐng)域的專(zhuān)家知識(shí)整合起來(lái)，才能建立起強(qiáng)大且高效的AI系統(tǒng)。換句話說(shuō)，如果從業(yè)者自己能夠跨越多個(gè)學(xué)科、將多領(lǐng)域信息集于一身，那么這種協(xié)同效應(yīng)將尤其顯著。

其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要，而且這是一條怎么強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)的經(jīng)驗(yàn)。AI算法能否成功，很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性如何。只有保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、具有代表性且盡量去除偏見(jiàn)，才能建立起在不同應(yīng)用場(chǎng)景和用戶群體中均有良好表現(xiàn)的AI工具。總而言之，算法當(dāng)然重要，但真正決定模型的是數(shù)據(jù)。

第三，積極擁抱AI的價(jià)值與機(jī)遇，否則就是在放棄背后的巨大可能性。AI有望顯著改變我們生活的各個(gè)方面，并為各行各業(yè)帶來(lái)突破性的進(jìn)步。為了充分實(shí)現(xiàn)這些優(yōu)勢(shì)，最重要的就是要對(duì)新的可能性保持開(kāi)放心態(tài)，踴躍投資于前沿研究，并支持AI技術(shù)的發(fā)展，最終為個(gè)人乃至組織創(chuàng)造出更美好的未來(lái)。應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)負(fù)責(zé)任的AI開(kāi)發(fā)并通過(guò)引導(dǎo)讓AI創(chuàng)新成為人類(lèi)能力的放大器，這樣方可為所有人帶來(lái)更加包容且繁榮的前景。

第四，身為領(lǐng)導(dǎo)者，必須將道德保障視為慣例和常態(tài)。隨著AI在工作生活中各個(gè)層面變得愈發(fā)普遍，我們必須認(rèn)真考慮由技術(shù)帶來(lái)的倫理與道德影響。必須制定出有助于防止數(shù)據(jù)濫用、取代人類(lèi)員工和造成決策偏見(jiàn)等不良后果的指南與框架，確保AI工具更緊密地契合人類(lèi)價(jià)值觀與社會(huì)規(guī)范。

第五，AI的學(xué)習(xí)之旅永無(wú)止境，每個(gè)人都應(yīng)當(dāng)持續(xù)跟進(jìn)、不斷演化。AI領(lǐng)域仍在迅速發(fā)展，為了跟上創(chuàng)新前沿，持續(xù)學(xué)習(xí)將至關(guān)重要。擁抱新的發(fā)展能夠建立起更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，滿足不斷變化的現(xiàn)實(shí)需求。而掌握最新研究并加強(qiáng)學(xué)術(shù)界與工業(yè)界之間的合作，將能夠大大加快AI領(lǐng)域的進(jìn)步。

我也一直嘗試在各種研討會(huì)上發(fā)現(xiàn)廣受好評(píng)的領(lǐng)先AI研究人才，他們的發(fā)現(xiàn)將幫助我們持續(xù)擴(kuò)展自己的AI發(fā)掘能力與應(yīng)用心得。

為AI研究者們喝彩

Dave最為關(guān)注和贊許的AI研究者之一，就是憑借開(kāi)創(chuàng)性工作為AI發(fā)展做出長(zhǎng)期貢獻(xiàn)的Jürgen Schmidhuber。他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期貢獻(xiàn)，為當(dāng)今眾多AI技術(shù)奠定了實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。他為通用人工智能（AGI）提出的愿景也持續(xù)激勵(lì)著全世界的研究人員。在整個(gè)職業(yè)生涯中，Schmidhuber一直以開(kāi)發(fā)通用人工智能作為終極目標(biāo)，希望建立起能夠跨廣泛領(lǐng)域執(zhí)行任務(wù)的AI系統(tǒng)，而不再局限于狹窄的專(zhuān)用功能。這個(gè)課題近來(lái)再次引發(fā)公眾的廣泛關(guān)注。在追尋愿景的過(guò)程中，他始終保持著旺盛的好奇心和強(qiáng)大的創(chuàng)造力，希望打造出能夠以通用、無(wú)監(jiān)督方式實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的AI系統(tǒng)。

AI職業(yè)生涯規(guī)劃——您選擇了怎樣的路徑？

在討論末尾，我們邀請(qǐng)Dave向年輕的領(lǐng)導(dǎo)者們分享一點(diǎn)建議。他慷慨給出了經(jīng)過(guò)深思熟慮的觀點(diǎn)，也樂(lè)于以負(fù)責(zé)任的方式引導(dǎo)下一代技術(shù)人才、賦予他們塑造AI新形態(tài)的堅(jiān)實(shí)信心。

在AI世界里，我們既可以選擇成為推動(dòng)前沿研究和突破的基礎(chǔ)理論創(chuàng)新者，也可以成為跨行業(yè)有效應(yīng)用和實(shí)施AI解決方案的實(shí)踐者。這兩類(lèi)角色對(duì)于AI技術(shù)的進(jìn)步和普及都至關(guān)重要，但在發(fā)展路徑和關(guān)注重點(diǎn)上又各有不同。

身為基礎(chǔ)理論創(chuàng)新者，大家需要更深入地研究AI理論與底層技術(shù)，通常得拿到碩士甚至是博士學(xué)位才能參與其中。在AI相關(guān)領(lǐng)域，這類(lèi)專(zhuān)業(yè)教育能幫助我們理解并投身于特定領(lǐng)域，例如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)或者機(jī)器人技術(shù)。在此類(lèi)角色中，大家的工作就是通過(guò)開(kāi)發(fā)新算法、推進(jìn)AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的當(dāng)前狀態(tài)、或者探索AI的全新應(yīng)用來(lái)做出貢獻(xiàn)。一般來(lái)說(shuō)，基礎(chǔ)創(chuàng)新者通常會(huì)就職于學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)、AI研究實(shí)驗(yàn)室或者科技公司的研發(fā)部門(mén)。

另一方面，身為AI從業(yè)者，我們的重點(diǎn)則是運(yùn)用AI技術(shù)和工具來(lái)解決醫(yī)療、金融或者交通等各個(gè)行業(yè)中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。而有效實(shí)施AI系統(tǒng)、優(yōu)化性能表現(xiàn)并帶來(lái)切實(shí)效益的關(guān)鍵，就是將對(duì)AI技術(shù)的深入理解同目標(biāo)行業(yè)的當(dāng)前實(shí)踐結(jié)合起來(lái)。在此類(lèi)崗位中，大家往往從事著AI系統(tǒng)集成、項(xiàng)目管理或者業(yè)務(wù)分析等工作，并需要與領(lǐng)域?qū)＜液屠嫦嚓P(guān)方密切合作。

至于這兩條道路到底該如何取舍，無(wú)疑取決于各位的興趣和職業(yè)抱負(fù)。如果您熱衷于突破AI知識(shí)的邊界并創(chuàng)造顛覆性的進(jìn)步，那么理論創(chuàng)新的道路可能更為適合。而如果應(yīng)用AI技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)直接價(jià)值、推動(dòng)跨組織及行業(yè)的高影響力變革能為您帶來(lái)更大的滿足感，那么實(shí)踐類(lèi)職業(yè)生涯應(yīng)該會(huì)是正確的選項(xiàng)。

而無(wú)論選擇哪條道路，大家都必須積累下扎實(shí)的AI基礎(chǔ)知識(shí)、與AI社區(qū)保持交互，并隨時(shí)關(guān)注最新趨勢(shì)與發(fā)展方向。

總結(jié)

總的來(lái)說(shuō)，貫穿整個(gè)藥物開(kāi)發(fā)生命周期的AI應(yīng)用是筆大生意。與眾多以AI生物技術(shù)為中心的初創(chuàng)公司一樣，BioPhy正在為整個(gè)世界帶來(lái)不可估量的潛在影響。而Dave的分享之所以意義重大，不僅在于他們找到了一套契合現(xiàn)實(shí)的AI方法論，同時(shí)也體現(xiàn)在這位CEO卓越的情商以及對(duì)人才重要性的理解方面。他始終堅(jiān)信，協(xié)作與信任才是解決人類(lèi)一切最棘手難題的前提與核心，健康、醫(yī)療與藥物研發(fā)領(lǐng)域當(dāng)然也不例外。