消息稱，日本京都大學日前聯(lián)合多家企業(yè)就計劃推出研發(fā)新藥的人工智能成立相關機構。

據悉，該機構的成立是為了大幅降低藥品的研發(fā)成本。據相關數據統(tǒng)計，所有進入臨床試驗階段的藥物的研發(fā)周期在10年左右，研發(fā)經費高達26億美元，另外，只有不到12%的藥品最終能夠上市銷售。“而通過人工智能研發(fā)的藥物周期可以縮短至三年，成本降低一半?！痹擁椖控撠熑吮硎?。他同時表示，藥品研發(fā)人工智能的工作內容包括鎖定致病蛋白質、篩選對蛋白質起作用的藥物成分、評估藥物成分的安全性并決定合成方法、制定臨床試驗計劃以確定藥效等。據悉，僅篩選藥物成分一項，以往靠制藥企業(yè)研究人員調查海量的國內外醫(yī)學論文和數據，耗時又耗力，而人工智能則可以更快地處理龐大的醫(yī)學文獻數據。

此舉并非是日本的一時“腦熱”行為，據雷鋒網了解，早在數月前，日本的醫(yī)療服務系統(tǒng)中就出現(xiàn)了人工智能的身影。如為解決外國人在日就醫(yī)的語言問題，日本東京大學醫(yī)院等20家醫(yī)院便與相關公司合作，并于4月1日推出了醫(yī)療領域翻譯設備，它能將醫(yī)生和患者的對話在日語和英語、漢語之間以文字和聲音的形式互譯。該翻譯系統(tǒng)的推廣使用無疑將會幫助外國人消除在日就醫(yī)的溝通問題。

在醫(yī)療服務領域成功試行之后，幾個月后的今天，人工智能又被日本無縫對接至新藥的研發(fā)應用上。值得一提的是，該項目還得到了日本政府的大力支持，據悉，為能讓人工智能幫助日本提升國際競爭力，日本政府還將為該項目提供5億日元的研究基金。另外，該項目還得到了大批日本企業(yè)如富士通、武田藥品工業(yè)等的支持。

據雷鋒網調查，作為人工智能世界中的又一個新興領域，除了日本之外，業(yè)內已經有很多公司在此之前就已涉獵。

如美國的Atomwise公司，該公司設計了一套名為 AtomNet 的系統(tǒng)，運用超級計算機、AI和復雜的算法模擬制藥過程，來預測新藥品的效果，加快新藥研發(fā)進度并最大限度降低成本。

Atomwise是一家利用超級計算機進行藥品研發(fā)的前沿醫(yī)學公司，總部位于美國舊金山。據悉，Atomwise公司用超級計算機分析已有數據庫，并用AI和復雜的算法來模擬藥品研發(fā)的過程，在研發(fā)的早期評估新藥研發(fā)風險，讓藥物研究的成本降至數千美元，并且該評估可以在幾天內完成。Atomwise為制藥公司、創(chuàng)業(yè)公司和研究機構提供候選藥物預測服務，可以預測哪些新藥品真的有效，哪些無效。

值得一提的是，Atomwise最近就利用了AI技術為尋找埃博拉病毒治療方案做出了貢獻。據該公司統(tǒng)計，該系統(tǒng)在不到24小時的時間內就成功地對7000多種藥物進行了分析測試。該項目負責人透露，如果利用傳統(tǒng)方法，這項分析至少需要花費數月甚至數年才能完成。

另外，英國的初創(chuàng)公司BenevolentAI也是其中的一頭“獨角獸”。據雷鋒網了解，BenevolentAI目前是歐洲最大的AI初創(chuàng)公司之一，在全球排名前五。BenevolentAI的技術平臺應用人工智能技術，它可從海量的散亂無章的信息中提取出能夠推動藥物研發(fā)的知識，提出新的可以被驗證的假說，從而加速藥物研發(fā)的過程。

據悉，該技術平臺名為JACS（Judgment Augmented Cognition System，判斷加強認知系統(tǒng)）。JACS在運算的時候會涉及海量的數據，為了提高運算效率跟能力，公司從英偉達購買了專門為深度學習設計的超級計算機DGX-1。這臺計算機可以模擬發(fā)生在大腦皮層中的識別和學習模式，加快在不同信息源之間建立新的關系，從而產生更快、更多的新藥創(chuàng)新。

據透露，該公司能夠獲得8億美元的巨額交易便是歸功于此人工智能系統(tǒng)。2014年6月，BenevolentAI將兩個正在研發(fā)的阿爾茨海默氏癥新藥賣給一家美國公司，此次交易高達8億美元，而此次交易的兩款藥物就是利用JACS系統(tǒng)開發(fā)的。

據雷鋒網跟蹤了解，上個月，該公司又發(fā)現(xiàn)了用來治療肌萎縮性側索硬化癥的藥物，經過英國謝菲爾德一家機構的研究，確實對治愈運動神經衰退有作用。自從2013年創(chuàng)建以來，該公司已經開發(fā)出24個候選藥物，有的已經進入臨床IIb期試驗（IIa階段會先入組少量受試者，確立合適的治療劑量；IIb則是在a的基礎上有效組擴大樣本量，明確劑量等有效性、安全性）。

除了以上介紹的幾家專注于研發(fā)藥物的人工智能公司以外，全球范圍內已有很多公司發(fā)力該領域。2016年底，美國高盛集團發(fā)布的人工智能報告：《人工智能、機器學習和數據將推動未來生產力的發(fā)展》（AI, Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity）中提到：“隨著人工智能和機器學習的不斷整合，人們將有望在新藥研發(fā)的過程中顯著地實現(xiàn)“去風險”，不但將節(jié)約每年約260億美元的研發(fā)成本，同時還將提高全球醫(yī)療信息領域的效率，節(jié)約的成本價值超過每年280億美元?！睆脑摂祿胁浑y讀出，人工智能的發(fā)展已不僅僅局限于互聯(lián)網服務業(yè)，AI的強勢注入也給傳統(tǒng)藥物研發(fā)領域帶來了非常積極的推動作用。

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