当下，药物的研发正在经历深刻的变革与考验。

一个世纪以前，药物研发是“大浪淘沙始见金”的历程，在金沙遍布的时代，诸如阿司匹林、青霉素等诸多「特效药」问世，造福了无数患者，也让曾是小小实验室或药厂们攒下了第一桶金，成长到现如今的参天巨树。

一个世纪过去，药物研发的理论、方法和政策不断完善，也越来越复杂。淘金者越来越多，但金子却越来越少了。十年研发周期和十亿美元的「双十魔咒」成为了入局者需要翻越的两座大山，研发一款新药困难重重。此外，安全且有效各个靶点早已被各大企业占据，针对成熟靶点的药物如何脱颖而出变得愈发困难，而在将超过5万种疾病中寻找到更新更优异的治疗靶点更是大海捞针。

医药研发是技术密集型产业，想要快速高效地「淘金」，我们更需要一艘「淘金船」。

实际上，人们为了提高药物研发的效率和成功率，已经做出了大量的努力和尝试：更完备的实验理论、更灵敏和迅速的仪器、更逼真的软件模型，和现今的AI+药物研发。可以说，智算技术在药物研发各个环节均能发挥作用：

通过对公开数据、实验数据、医学资料等海量的数据进行归纳推理，可加速靶点的发现；

对高通量筛选进行优化、定性预测物质结构、构效关系用于加速活性化合物的发现；预测蛋白质的三维结构，可筛选晶型，加速生物大分子药物的早期研发并规避后续风险；

对于已经上市的老药，智算技术还能综合文献、试验数据、疾病特点等，挖掘其新的临床应用价值，重新进行定位；

智算AI加速的从头药物设计，能将新药管线缩短至1-2年，这无疑是让药企们纷纷入局的重要因素之一，未来数智化将会成为药企运营中的标准配置。

图. 智算药物研发的应用：基于CyberCPT（Cyber creative pre-trained transformer）模型的CyberAIDD技术平台，来源：药渡自主知识产权

全球制药巨头，如赛诺菲在今年6月宣布“All in”AI；BioNTech在1月宣布收购国际领先的人工智能和机器学习技术公司InstaDeap（交易总额超过5.6亿英镑）；默克、武田、艾伯维、百时美施贵宝等也在今年和AI研发药企达成合作，合作金额在几千万至数亿美元不等。

美国食品药品监督管理局（FDA）也在今年5月发表了Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML) for Drug Development一文，为监管机构如何理解并监管AI/ML制药打了头阵，并认为AL/ML技术能推动工业4.0的实现，为医药行业创造更优的价值链体系。

整体看来，智算技术之于药物研发，目前更多的是助力。目前赛道上百家争鸣，我们期待的「智算医药」已经走到了哪一步？何时才能成为真正的革命性工具？狂热的浪潮渐渐退去，这艘「淘金船」究竟是开错了河道，还是尚不能抵御江河的浪涛？在警惕人工智能风险、监管逐步建立的背景下，医药行业又应该如何正确看待智算医药项目？

变革仍将持续，考验尚未停止。9月22日，2023智算医学大会将于北京举行，其中精心设置了“智算医药”分论坛，与全球人工智能顶级专家和院士们共同探讨智算医药相关话题，从多个角度畅想未来的发展前沿，引领技术发展和产业升级。

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