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將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到新藥發(fā)現(xiàn)當(dāng)中，這一領(lǐng)域的規(guī)模將足以產(chǎn)生長(zhǎng)尾效應(yīng)。今天我們就來(lái)盤點(diǎn)一下目前在藥物研發(fā)中應(yīng)用人工智能的初創(chuàng)公司。
根據(jù)新藥研發(fā)階段，目前AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用主要有以下10個(gè)方面：匯總和合成信息；重新利用現(xiàn)有藥物；生成新型候選藥物；驗(yàn)證候選藥物；設(shè)計(jì)藥物；設(shè)計(jì)臨床前實(shí)驗(yàn)；運(yùn)行臨床前實(shí)驗(yàn)；設(shè)計(jì)臨床試驗(yàn)；為臨床試驗(yàn)招募患者；優(yōu)化臨床試驗(yàn)。
根據(jù)這些AI應(yīng)用的方向，可以把這38家初創(chuàng)公司分組為：
1、匯總和合成信息
使用AI來(lái)從成千上萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)十億不同數(shù)據(jù)點(diǎn)中獲得洞察。使研究人員能夠：通過(guò)從生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)源（包括出版物，臨床試驗(yàn)，會(huì)議和論文，監(jiān)管文獻(xiàn)）中查看信息來(lái)改善決策制定；確定競(jìng)爭(zhēng)白色空間，消除研究中的盲點(diǎn)，并通過(guò)臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的表型發(fā)現(xiàn)疾病相似性；查找與藥物發(fā)現(xiàn)相關(guān)的查詢結(jié)果，例如目標(biāo)的化合物。
初創(chuàng)公司：Innoplexus；nference；Plex Research
2、重新利用現(xiàn)有藥物
將AI用于將現(xiàn)有藥物與罕見(jiàn)疾病進(jìn)行匹配，或通過(guò)在數(shù)百種疾病細(xì)胞模型上并行測(cè)試數(shù)千種化合物來(lái)大規(guī)模地進(jìn)行研究。使研究人員能夠：重新調(diào)整現(xiàn)有藥物，加速罕見(jiàn)疾病的治療；發(fā)現(xiàn)潛在的罕見(jiàn)疾病適應(yīng)癥和對(duì)現(xiàn)有藥物反應(yīng)良好的患者亞群；預(yù)測(cè)現(xiàn)有藥物的新適應(yīng)癥（當(dāng)前重點(diǎn)）。
初創(chuàng)公司：Healx；Qrativ；Recursion Pharma；Standigm
3、生成新型候選藥物
這是初創(chuàng)企業(yè)zui集中的領(lǐng)域。有16家公司目前在這一方向應(yīng)用AI進(jìn)行藥物研發(fā)。他們使用AI：對(duì)大量分子數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)預(yù)測(cè)候選藥物；分析科學(xué)研究數(shù)據(jù)集，然后形成和限定假設(shè)，并產(chǎn)生新的洞見(jiàn)；分析來(lái)自健康人和患者樣品的數(shù)據(jù)以尋找新的生物標(biāo)志物和治療靶標(biāo)；搜索虛擬化學(xué)空間，預(yù)測(cè)結(jié)合的親和力并篩選藥物性質(zhì)例如安全性和可合成性；將臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)際證據(jù)和公共數(shù)據(jù)集合在一起，以完善健康信息；使研究人員能夠：更快地產(chǎn)生新的候選藥物；確定新的候選藥物；以更高的成功率加速藥物研發(fā)，更好地瞄準(zhǔn)難以用藥的適應(yīng)癥；實(shí)現(xiàn)規(guī)模化個(gè)性化醫(yī)療；降低藥物開(kāi)發(fā)成本，縮短上市時(shí)間并提高新藥成功的可能性。
初創(chuàng)公司：Atomwise； BenevolentAI； Berg； Cloud Pharmaceuticals； Datavant； Deep Genomics； Envisagenics； Exscientia； Globavir； Insilico Medicine； Mind the Byte； NuMedii； Numerate； TwoXAR； Verge Genomics； Quantitative Medicine
4、驗(yàn)證候選藥物
Cyclica公司使用AI來(lái)提供對(duì)藥物多種效應(yīng)的洞察和分析，以減少化合物的流失率，改善患者反應(yīng)，減少副作用。
5、設(shè)計(jì)藥物
Peptone公司使用AI來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的特性，以降低蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，檢測(cè)生產(chǎn)和表征問(wèn)題，并發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)特征。Virvio公司使用AI來(lái)優(yōu)化合成生物療法，這些生物療法易于制造，耐貯存并優(yōu)于已知的抗體。目的是基于已知療效的單克隆抗體，研發(fā)更安全、更有效的生物替代品。
6、設(shè)計(jì)臨床前實(shí)驗(yàn)
BenchSci公司使用AI來(lái)解碼試劑（如抗體）的開(kāi)放和封閉式訪問(wèn)數(shù)據(jù)，并以可操作的形式呈現(xiàn)發(fā)表的數(shù)字。允許研究人員減少計(jì)劃實(shí)驗(yàn)的時(shí)間、資金和不確定性。 Desktop Genetics公司使用AI來(lái)確定影響CRISPR gRNA設(shè)計(jì)的生物學(xué)變量。更有效地使用CRISPR gRNA序列庫(kù)。
7、運(yùn)行臨床前實(shí)驗(yàn)
Berkeley Lights公司使用AI來(lái)自動(dòng)選擇、操作和分析細(xì)胞。使研究人員能夠加速細(xì)胞系的開(kāi)發(fā)和進(jìn)行自動(dòng)化細(xì)胞生產(chǎn)。Transcriptic公司使用機(jī)器人云實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)進(jìn)行樣本分析（相關(guān)閱讀：藥明康德參與Transcriptic公司1340萬(wàn)美元A-1輪融資）。允許研究人員通過(guò)外包的按需自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，快速可靠地生成所需的數(shù)據(jù)。
8、設(shè)計(jì)臨床試驗(yàn)
GNS Healthcare公司使用AI將不同的生物醫(yī)學(xué)和保健數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成代表個(gè)體患者的計(jì)算機(jī)模型。使研究人員能夠通過(guò)揭示個(gè)體患者的*健康干預(yù)措施，大規(guī)模地提供個(gè)性化醫(yī)療。PathAI公司使用AI來(lái)改善病理分析，以確定將受益于新型療法的患者。Trials.ai公司使用AI來(lái)優(yōu)化臨床試驗(yàn)研究設(shè)計(jì)。使患者更容易參加臨床試驗(yàn)，消除不必要的臨床操作負(fù)擔(dān)。
9、為臨床試驗(yàn)招募患者
Deep 6 AI公司使用AI分析醫(yī)療記錄以找到臨床試驗(yàn)的患者。這將有助于加速招募患者，以更快地完成臨床試驗(yàn)。Mendel.ai公司使用AI通過(guò)個(gè)人病史和遺傳分析使癌癥患者自動(dòng)與臨床試驗(yàn)匹配，加快癌癥治療的臨床試驗(yàn)注冊(cè)。
10、優(yōu)化臨床試驗(yàn)
AiCure公司使用AI通過(guò)智能手機(jī)直觀地確認(rèn)服藥。允許研究人員在臨床試驗(yàn)中改善服藥依從性。Brite Health公司使用AI來(lái)分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的臨床試驗(yàn)參與者數(shù)據(jù)。允許研究人員通過(guò)個(gè)性化溝通降低臨床試驗(yàn)失訪率。Athelas公司使用比亞馬遜Echo稍大的家用設(shè)備，在一滴血中分析癌癥生物標(biāo)志物。允許研究人員利用生物標(biāo)志物監(jiān)測(cè)平臺(tái)和數(shù)百萬(wàn)患者數(shù)據(jù)點(diǎn)優(yōu)化腫瘤藥物研發(fā)。(生物谷Bioon.com）
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