Deep Knowledge Ventures的合伙人Margaretta Colangelo在她最近的一篇文章里提到,盡管制藥公司公司每年在研發(fā)上的花費(fèi)超過1720億美元,但90%以上的使用傳統(tǒng)技術(shù)發(fā)現(xiàn)的分子都在人體臨床試驗(yàn)中失敗。而且,新批準(zhǔn)的藥物75%都無法承擔(dān)開發(fā)成本,一些分析師預(yù)測(cè)藥品研發(fā)的投資回報(bào)率(ROI)到2020年時(shí)可能為零。如果我們覺得這種預(yù)測(cè)有很大機(jī)會(huì)成為現(xiàn)實(shí),那么我們就應(yīng)該將人工智能(AI)視為制藥研發(fā)領(lǐng)域活命的天外救星,人工智能同時(shí)也為某些患者提供了寶貴的選擇希望。
制藥和科技公司的藥物發(fā)現(xiàn)和藥物開發(fā)之間的頂級(jí)人工智能互連(圖:DKA)
引領(lǐng)潮流的那些公司
在這場(chǎng)生死之賽里,一些公司試圖在未知領(lǐng)域測(cè)試極限。 Deep Knowledge Analytics(DKA)是專注于DeepTech的投資基金公司Deep Knowledge Ventures的子公司。DKA從全球1000家AI Healthcare(人工智能醫(yī)療保?。┕纠飳iT從事核心科學(xué)研發(fā)的公司分了出來。根據(jù)DKA的說法,人工智能醫(yī)療保健行業(yè)的入場(chǎng)門檻比人工智能藥物發(fā)現(xiàn)方面低,這些人工智能醫(yī)療保健公司可以利用更少的資金和更少的高度專業(yè)化的員工實(shí)現(xiàn)真正的成果。藥物發(fā)現(xiàn)公司的AI則需要更高水平的傳統(tǒng)生物制藥科學(xué)(生物化學(xué)、生物學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等)和核心AI技術(shù)。將新的AI鑒定藥物推向市場(chǎng)需要“完整堆?!保?公司要實(shí)現(xiàn)完整堆棧需要非常強(qiáng)大、非常專業(yè)的團(tuán)隊(duì)以及需具有足夠多的具個(gè)人專業(yè)知識(shí)的專家坐鎮(zhèn)。
而即使是投資者也很難進(jìn)入這個(gè)行業(yè),因?yàn)樗璧淖畹蛯I(yè)知識(shí)門檻相對(duì)較高。投資基金公司很少能真正了解該行業(yè)的內(nèi)容、原因和方式以及在該行業(yè)做出合理投資決策所需的各項(xiàng)參數(shù)。 260家投資基金公司里可能只有不到20家基金資助了125家活躍的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)公司。
藥物發(fā)現(xiàn)AI專家100強(qiáng)(圖:DKA)
艱苦的競(jìng)賽,但贏家收獲金錢和榮耀
也許在未來幾年里,會(huì)有一些公司將在制藥行業(yè)發(fā)揮強(qiáng)大的影響力,進(jìn)而在藥物開發(fā)方面取得前所未有的突破。從藥膏到人工智能花了不到200年,期間的發(fā)展從根本上改變了醫(yī)療保健和患者的生活質(zhì)量。然而,在最近幾十年里,大家普遍認(rèn)為我們已經(jīng)陷入了停滯不前的境地,每個(gè)新的一步都需要付出巨大努力。我們希望AI在藥物開發(fā)方面能將醫(yī)療保健推向新的高度。盡管如此,有些星星將黯然消失,新星將會(huì)出現(xiàn),這是物理定律使然。我們知道這一點(diǎn)后在看到新星誕生時(shí)也就釋然了。
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