原創(chuàng)：Jeff Wu 來源：生物制品圈

在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展進(jìn)程中，藥物研發(fā)一直是一項(xiàng)充滿挑戰(zhàn)的艱巨任務(wù)。傳統(tǒng)的藥物研發(fā)模式依賴研發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)以及大量的試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)，不僅耗費(fèi)大量的時(shí)間和資金，而且成功率相對較低。據(jù)相關(guān)研究表明，研發(fā)一種新藥平均需要投入約 26 億美元，耗時(shí)長達(dá) 12 - 15 年，然而在臨床試驗(yàn)階段的成功率卻不足 10% 。不過，隨著人工智能（AI）技術(shù)的蓬勃發(fā)展，藥物研發(fā)領(lǐng)域正迎來前所未有的變革機(jī)遇。今天，我們就來深入探討 AI 在藥物研發(fā)中所扮演的角色、發(fā)揮的作用，以及面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。

AI 作為一項(xiàng)前沿技術(shù)，涵蓋了圖像識(shí)別、自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)領(lǐng)域。近年來，大型語言模型（LLMs）如 ChatGPT、Gemini 以及生成式 AI 如 Sora 的出現(xiàn)，更是為藥物研發(fā)注入了新的活力。它們憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，在藥物研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。

一、AI 驅(qū)動(dòng)藥物發(fā)現(xiàn)

1. 靶點(diǎn)識(shí)別：精準(zhǔn)定位 “病根”
   靶點(diǎn)識(shí)別是藥物研發(fā)的關(guān)鍵起始點(diǎn)，準(zhǔn)確找到藥物作用的靶點(diǎn)對于開發(fā)有效的治療方法至關(guān)重要。傳統(tǒng)的靶點(diǎn)識(shí)別方法，例如親和拉下和全基因組敲低篩選，雖然應(yīng)用廣泛，但存在著時(shí)間成本高、勞動(dòng)強(qiáng)度大以及失敗率高的問題。AI 技術(shù)的出現(xiàn)，為靶點(diǎn)識(shí)別帶來了新的突破。通過構(gòu)建多組學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，AI 能夠?qū)�海量的生物�?shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，從而發(fā)現(xiàn)疾病相關(guān)的分子模式和因果關(guān)系，精準(zhǔn)定位潛在的藥物靶點(diǎn)。
   舉例來說，有研究利用 NLP 技術(shù)將基因功能映射到高維空間，這種方法即使在基因功能重疊度較低的情況下，也顯著提高了靶點(diǎn)識(shí)別的敏感度。還有研究借助圖深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合多組學(xué)網(wǎng)絡(luò)圖和圖注意力機(jī)制，成功開發(fā)出可解釋的框架來預(yù)測癌癥基因。另外，PandaOmics 平臺(tái)通過整合多組學(xué)數(shù)據(jù)和生物網(wǎng)絡(luò)分析，識(shí)別出 TRAF2 - 和 NCK - 相互作用激酶作為抗纖維化治療的潛在靶點(diǎn)，并推動(dòng)了相關(guān)抑制劑（INS018_055）的開發(fā)。然而，在這個(gè)過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)，比如多組學(xué)數(shù)據(jù)的高效整合難度較大，文獻(xiàn)中可能存在的發(fā)表偏倚會(huì)影響靶點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性，同時(shí)如何確保 AI 模型的可解釋性也是亟待解決的問題。
2. 虛擬篩選：高效篩選 “潛力股”
   虛擬篩選在藥物研發(fā)中起著至關(guān)重要的作用，它能夠從龐大的化合物庫中快速篩選出具有潛在活性的化合物，大大提高藥物研發(fā)的效率。隨著化合物庫規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的篩選方法逐漸難以滿足需求，而 AI 技術(shù)的應(yīng)用為虛擬篩選帶來了革命性的變化。基于 AI 的受體 - 配體對接模型可以預(yù)測配體的空間變換，甚至能直接生成復(fù)雜原子坐標(biāo)。例如，基于 AlphaFold2 和 RosettaFold 的受體 - 配體共折疊網(wǎng)絡(luò)，能夠從序列信息直接預(yù)測復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
   盡管如此，這些模型也并非完美無缺。它們可能會(huì)生成不切實(shí)際的配體構(gòu)象，需要進(jìn)行后處理優(yōu)化。并且在口袋導(dǎo)向的對接任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)目前還不如基于物理的方法，預(yù)測精確的受體 - 配體相互作用仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。當(dāng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)缺失或不完整時(shí)，基于序列的預(yù)測方法雖可作為替代，但難以準(zhǔn)確捕捉三維蛋白質(zhì) - 配體相互作用的復(fù)雜性。對于那些缺乏明確靶點(diǎn)的疾病，表型 - 基于的虛擬篩選就顯得尤為重要。例如，有研究利用核形態(tài)和機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別出誘導(dǎo)癌細(xì)胞衰老的化合物，為抗生素的發(fā)現(xiàn)提供了新的方向。但這類模型通常依賴特定案例的表型數(shù)據(jù)，通用性較差。此外，僅依靠配體化學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行活性預(yù)測，還面臨數(shù)據(jù)稀疏、不平衡和活性懸崖等問題。當(dāng)前，開發(fā)通用的虛擬篩選模型，以及運(yùn)用主動(dòng)學(xué)習(xí)、貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)，結(jié)合量子力學(xué)和分子動(dòng)力學(xué)模擬，成為提升虛擬篩選效率的關(guān)鍵。
3. 從頭設(shè)計(jì)：創(chuàng)造全新可能
   從頭設(shè)計(jì)藥物是指通過自主創(chuàng)造全新的化學(xué)結(jié)構(gòu)，以滿足特定的分子特征和治療需求。傳統(tǒng)的藥物設(shè)計(jì)方法，如基于結(jié)構(gòu)、配體或藥效團(tuán)的設(shè)計(jì)，往往依賴專家的經(jīng)驗(yàn)和明確的規(guī)則，過程較為繁瑣且效率不高。AI 技術(shù)的發(fā)展，尤其是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，使得自動(dòng)化的新結(jié)構(gòu)識(shí)別成為可能，為藥物研發(fā)帶來了創(chuàng)新的設(shè)計(jì)思路。在深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的從頭設(shè)計(jì)中，分子生成是核心環(huán)節(jié)，常用化學(xué)語言或基于圖的模型。化學(xué)語言模型將分子生成任務(wù)轉(zhuǎn)化為序列生成，例如 SMILES 字符串表示，但需要大量的預(yù)訓(xùn)練，并且可能會(huì)產(chǎn)生無效字符串。基于圖的模型則把分子表示為圖，通過自回歸或非自回歸策略生成結(jié)構(gòu)，不過這兩種策略都存在各自的缺陷。
   為了引導(dǎo)設(shè)計(jì)朝著目標(biāo)特征發(fā)展，通常會(huì)引入基于與已知活性分子相似性、預(yù)測生物活性等指標(biāo)的評分函數(shù)，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行迭代優(yōu)化。但設(shè)計(jì)合適的評分函數(shù)并非易事，直接量化合成可行性、藥物相似性等目標(biāo)難度較大，還可能帶來一些意想不到的結(jié)果。此外，在分子生成過程中融入疾病相關(guān)基因表達(dá)特征、藥效團(tuán)、蛋白質(zhì)序列或結(jié)構(gòu)等約束條件，能更精準(zhǔn)地生成所需分子。例如，PocketFlow 模型基于蛋白質(zhì)口袋條件，成功生成了針對 HAT1 和 YTHDC1 靶點(diǎn)的活性化合物。然而，如何在保證生成分子質(zhì)量的同時(shí)，平衡化學(xué)多樣性，仍是科研人員需要攻克的難題。

1. ADMET 預(yù)測：提前評估 “潛力”
   ADMET 性質(zhì)（吸收、分布、代謝、排泄和毒性）是評估藥物療效和安全性的重要指標(biāo)。雖然濕實(shí)驗(yàn)室評估是藥物上市審批的必要環(huán)節(jié)，但早期進(jìn)行 ADMET 預(yù)測可以有效減少因不良性質(zhì)導(dǎo)致的研發(fā)失敗，從而節(jié)省大量的時(shí)間和成本。AI 在 ADMET 預(yù)測方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，它可以利用分子指紋或描述符等預(yù)定義特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測 ADMET 性質(zhì)。例如，拜耳的計(jì)算機(jī)模擬 ADMET 平臺(tái)運(yùn)用隨機(jī)森林和支持向量機(jī)等技術(shù)，結(jié)合圓形擴(kuò)展連接性指紋描述符，確保預(yù)測的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。
   隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，ADMET 預(yù)測能夠自動(dòng)從簡單輸入數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如 Transformer、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在從 SMILES 字符串和分子圖等格式中建模分子性質(zhì)方面表現(xiàn)出色。其中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于融入了幾何信息，在 ADMET 預(yù)測中性能更優(yōu)。不過，ADMET 預(yù)測領(lǐng)域仍面臨不少挑戰(zhàn)，比如標(biāo)記數(shù)據(jù)稀缺，容易導(dǎo)致模型過擬合；模型的可解釋性不足，難以深入理解分子亞結(jié)構(gòu)與性質(zhì)之間的關(guān)系。目前，運(yùn)用無監(jiān)督和自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，以及設(shè)計(jì)更有效的注意力機(jī)制和融入化學(xué)知識(shí)，成為提升 ADMET 預(yù)測水平的重要方向。
2. 合成規(guī)劃與自動(dòng)化合成：加速研發(fā)進(jìn)程
   化學(xué)合成是小分子藥物發(fā)現(xiàn)的瓶頸之一，其技術(shù)要求高、勞動(dòng)強(qiáng)度大，嚴(yán)重制約了藥物研發(fā)的速度。計(jì)算機(jī)輔助合成規(guī)劃（CASP）和有機(jī)化合物的自動(dòng)合成技術(shù)，借助 AI 的力量，為化學(xué)家減輕了負(fù)擔(dān)，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟�具�?chuàng)新性的工作。CASP 通過逆合成分析，將目標(biāo)分子轉(zhuǎn)化為更簡單的前體，幫助化學(xué)家確定反應(yīng)路線。早期的 CASP 程序基于規(guī)則，如今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)模型，在人工小分子和天然產(chǎn)物的合成規(guī)劃中得到廣泛應(yīng)用。Transformer 模型也被應(yīng)用于逆合成分析、區(qū)域選擇性和立體選擇性預(yù)測以及反應(yīng)指紋提取等方面。但當(dāng)前大多數(shù)深度學(xué)習(xí)方法缺乏可解釋性，為解決這一問題，新的逆合成預(yù)測模型 RetroExplainer 應(yīng)運(yùn)而生，它通過可解釋的深度學(xué)習(xí)框架，將逆合成任務(wù)重構(gòu)為分子組裝過程，提高了模型的可解釋性和性能。
   有機(jī)化合物的自動(dòng)化合成是化學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的前沿方向。理想的自動(dòng)化合成平臺(tái)應(yīng)整合 CASP、實(shí)驗(yàn)設(shè)置與優(yōu)化、機(jī)器人執(zhí)行化學(xué)合成、分離和純化等各個(gè)環(huán)節(jié)。近年來，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化流動(dòng)化學(xué)和固相合成技術(shù)在藥物化合物合成中備受關(guān)注。例如，利用 AI 驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì) - 制造 - 測試 - 分析（DMTA）平臺(tái)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)進(jìn)行分子設(shè)計(jì)和微流控芯片化學(xué)合成，成功生成了肝 X 受體激動(dòng)劑。不過，自動(dòng)化合成仍處于起步階段，面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，如減少固體形成避免堵塞、預(yù)測非水溶劑和不同溫度下的溶解度、優(yōu)化多步反應(yīng)等。

二、AI 在臨床試驗(yàn)和實(shí)際醫(yī)療中的應(yīng)用

1. 生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)：疾病診療的 “指示燈”
   生物標(biāo)志物在醫(yī)學(xué)、生物技術(shù)和生物制藥領(lǐng)域具有重要意義，可用于客觀衡量和評估正常與病理過程以及對治療的反應(yīng)。傳統(tǒng)的基于假設(shè)驅(qū)動(dòng)的生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)方法效率低下，難以全面應(yīng)對疾病的復(fù)雜性。AI 技術(shù)的發(fā)展為生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)帶來了新機(jī)遇。AI 模型在識(shí)別診斷生物標(biāo)志物方面表現(xiàn)出色，能為臨床病理學(xué)提供預(yù)測性見解和診斷參考。例如，“nuclei.io” 數(shù)字病理學(xué)框架將主動(dòng)學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)人機(jī)交互相結(jié)合，基于核統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為病理學(xué)家提供精確反饋，有效提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。
   在識(shí)別預(yù)后生物標(biāo)志物方面，AI 同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。深度學(xué)習(xí)模型可以通過分析血液樣本中的 CD8 + T 細(xì)胞形態(tài)、細(xì)胞核特征以及蛋白質(zhì)組學(xué)生物標(biāo)志物等，預(yù)測疾病進(jìn)展和患者生存情況，為個(gè)性化治療提供依據(jù)。對于藥物研發(fā)來說，識(shí)別預(yù)測性生物標(biāo)志物能夠幫助篩選最有可能從治療中獲益的患者群體，提高研究的成功率。雖然基于 AI 的預(yù)測性生物標(biāo)志物尚未在臨床中廣泛應(yīng)用，但已有概念驗(yàn)證研究表明其具有良好的應(yīng)用前景。然而，AI 模型在生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)過程中面臨數(shù)據(jù)異質(zhì)性、可解釋性和偏見等問題，需要通過整合多源數(shù)據(jù)、開發(fā)公平透明的算法等策略加以解決。
2. 預(yù)測藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)：個(gè)性化治療的 “鑰匙”
   藥代動(dòng)力學(xué)研究藥物在體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄過程，對于優(yōu)化藥物治療方案至關(guān)重要。AI 和大數(shù)據(jù)工具的應(yīng)用，為解決藥代動(dòng)力學(xué)問題提供了強(qiáng)大支持。通過分析大量的遺傳和生理數(shù)據(jù)，AI 能夠優(yōu)化劑量 - 反應(yīng)關(guān)系，改善藥物安全性，細(xì)化治療窗口，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療。例如，通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析小分子激酶和不良事件數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了新的激酶 - 不良事件對，有助于開發(fā)更安全的小分子激酶抑制劑。多組學(xué)變分自動(dòng)編碼器（MOVE）框架整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，揭示了藥物與腸道微生物群之間的相互作用。此外，特定領(lǐng)域的語言模型 PharmBERT 能夠從處方標(biāo)簽中提取關(guān)鍵藥代動(dòng)力學(xué)信息，幫助識(shí)別不良反應(yīng)和藥物相互作用。AI 還可以根據(jù)患者的遺傳信息、生理特征和過往治療反應(yīng)，為醫(yī)生提供個(gè)性化的劑量調(diào)整建議，提高治療效果。
3. 藥物重定位：挖掘舊藥新價(jià)值
   藥物重定位是指發(fā)現(xiàn)已批準(zhǔn)藥物的新治療用途，AI 在這一領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。通過分析大規(guī)模生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集，AI 能夠發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有藥物此前未被識(shí)別的治療特性，從而加速針對各種疾病的最佳治療方案的開發(fā)。例如，在新冠疫情期間，AI 加速了藥物重定位的進(jìn)程，為尋找治療新冠的有效藥物提供了幫助。
   AI 可以利用真實(shí)世界數(shù)據(jù)，如電子健康記錄（EHRs）和保險(xiǎn)索賠數(shù)據(jù)，模擬臨床試驗(yàn)，促進(jìn)藥物重定位。比如，有研究運(yùn)用深度學(xué)習(xí)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析醫(yī)療索賠數(shù)據(jù)庫，成功識(shí)別出針對冠狀動(dòng)脈疾病的潛在藥物候選物。此外，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于組學(xué)數(shù)據(jù)，根據(jù)藥物誘導(dǎo)的轉(zhuǎn)錄擾動(dòng)對藥物進(jìn)行分類，也為藥物重定位提供了新的思路。不過，藥物重定位同樣面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性、通用性、驗(yàn)證成本、監(jiān)管障礙等問題，這些都限制了其廣泛應(yīng)用和實(shí)際實(shí)施。
4. 提高臨床試驗(yàn)效率與預(yù)測結(jié)果：優(yōu)化研發(fā)流程的 “助推器”
   臨床試驗(yàn)往往成本高、耗時(shí)長且效率低下，AI 技術(shù)的應(yīng)用有望改善這一現(xiàn)狀。通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)集，AI 能夠優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)，如更精準(zhǔn)地選擇患者、制定更合理的治療方案和確定更有效的結(jié)果測量指標(biāo)，從而提高試驗(yàn)效率和成功率，降低成本和時(shí)間消耗。例如，有研究利用真實(shí)世界數(shù)據(jù)和 Trial Pathfinder 工具模擬肺癌臨床試驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)放寬試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)可使符合條件的患者數(shù)量翻倍，并改善生存結(jié)果。
   數(shù)字雙胞胎技術(shù)在臨床試驗(yàn)中的應(yīng)用也備受關(guān)注。它通過創(chuàng)建參與者的虛擬副本作為對照組，增加了實(shí)驗(yàn)組的參與者數(shù)量，提高了試驗(yàn)效率。一些公司已經(jīng)開始利用數(shù)字雙胞胎技術(shù)進(jìn)行臨床試驗(yàn)?zāi)�擬，為藥物研發(fā)提供更可靠的依據(jù)。然而，數(shù)字雙胞胎技術(shù)面臨計(jì)算成本高、工作流程整合困難、倫理問題和個(gè)性化程度有限等挑戰(zhàn)，這些問題影響了患者模擬的準(zhǔn)確性、試驗(yàn)設(shè)計(jì)的合理性和監(jiān)管部門的接受度，需要進(jìn)一步探索解決方案。

三、AI 在藥物研發(fā)面臨的挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)困境：高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺
   AI 在藥物研發(fā)中的應(yīng)用高度依賴高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但目前面臨著諸多數(shù)據(jù)問題。獲取數(shù)據(jù)的成本高昂，隱私法規(guī)的限制以及數(shù)據(jù)共享的不足，使得高質(zhì)量數(shù)據(jù)難以收集，特別是針對罕見疾病或新型藥物靶點(diǎn)的數(shù)據(jù)更為稀缺。此外，現(xiàn)有數(shù)據(jù)常常存在信息缺失、錯(cuò)誤和偏見等問題，藥物發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的不一致性以及為節(jié)省成本導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不完整，都降低了 AI 模型的可靠性。而且，文獻(xiàn)中 “陰性” 數(shù)據(jù)（如不成功的實(shí)驗(yàn)和陰性試驗(yàn)結(jié)果）的代表性不足，阻礙了對藥物 - 靶點(diǎn) - 疾病相互作用、療效和其他臨床特征的全面理解。
2. 藥物設(shè)計(jì)難題：多目標(biāo)平衡不易
   在藥物設(shè)計(jì)過程中，需要平衡多個(gè)目標(biāo)以確保成功。當(dāng)前的研究往往過于關(guān)注化學(xué)空間，而忽視了其他關(guān)鍵因素，如成藥性和可合成性。雖然多目標(biāo)設(shè)計(jì)方法在不斷改進(jìn)，但開發(fā)有效的評分函數(shù)（如用于親和力預(yù)測和生物活性評估）仍然是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要大量的實(shí)驗(yàn)探索。此外，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的評估流程使得模型評估變得困難，當(dāng)出現(xiàn)相互沖突的目標(biāo)時(shí)，如在追求與已知生物活性分子的最大相似性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)新穎性，難以確定最佳的實(shí)踐方案。盡管存在一些基準(zhǔn)測試平臺(tái)，但在最佳實(shí)踐方面尚未達(dá)成共識(shí)。
3. 分子表示挑戰(zhàn)：復(fù)雜性與可合成性難兼顧
   合適的分子表示在生成模型中至關(guān)重要。傳統(tǒng)的分子表示方法，如 SMILES 和圖形，雖然應(yīng)用廣泛，但在捕捉分子復(fù)雜性和確�？珊铣尚苑矫娲嬖诓蛔恪Ｐ屡d的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，如分層分子圖自監(jiān)督學(xué)習(xí)，為分子表示提供了新的思路，但仍需要進(jìn)一步完善。目前評估合成可行性的方法不夠精確，容易導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)無法合成的分子。將反應(yīng)知識(shí)整合到分子生成過程中雖有前景，但仍需改進(jìn)。此外，模型的可解釋性、生成新分子的不確定性和偏差等問題，也成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)，如何有效整合偏差控制與不確定性估計(jì)，是提高生成分子質(zhì)量的關(guān)鍵。
4. “不可成藥” 靶點(diǎn)難題：現(xiàn)有方法難以攻克
   一些靶點(diǎn)，如某些無序蛋白質(zhì)、轉(zhuǎn)錄因子（如 MYC 和 IRF4）和蛋白質(zhì) - 蛋白質(zhì)相互作用，由于缺乏合適的結(jié)合位點(diǎn)，被認(rèn)為是 “不可成藥” 的靶點(diǎn)。這給 AI 在藥物研發(fā)中的應(yīng)用帶來了挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的 AI 方法難以針對這些靶點(diǎn)開發(fā)有效的藥物。探索新的 AI 方法和運(yùn)用高內(nèi)涵篩選技術(shù)，以研究這些靶點(diǎn)的構(gòu)象空間并識(shí)別配體結(jié)合位點(diǎn)，成為克服這一障礙的重要研究方向。
5. 技術(shù)與資源瓶頸：算法和計(jì)算能力受限
   許多用于藥物研發(fā)的 AI 算法最初是為其他領(lǐng)域設(shè)計(jì)的，可能并不完全適用于藥物研發(fā)的復(fù)雜場景。例如，基于 NLP 的新算法需要進(jìn)一步開發(fā)，以更好地捕捉三維空間相互作用。此外，AI 方法對計(jì)算資源的高要求也成為了限制其應(yīng)用的障礙，特別是對于小型研究團(tuán)隊(duì)來說，計(jì)算資源的不足可能導(dǎo)致無法開展相關(guān)研究。與云服務(wù)提供商合作以及開發(fā)更高效的算法，是解決這些技術(shù)和資源瓶頸的有效途徑。同時(shí)，AI 藥物研發(fā)還面臨人才短缺和投資風(fēng)險(xiǎn)的問題，由于研發(fā)周期長、成功率低且回報(bào)不確定，影響了投資者的信心，制約了該領(lǐng)域的發(fā)展。

四、AI 在藥物研發(fā)的未來方向

1. 突破數(shù)據(jù)困境：創(chuàng)新數(shù)據(jù)策略
   解決數(shù)據(jù)稀缺問題是未來 AI 藥物研發(fā)的首要任務(wù)�？梢酝ㄟ^制定新的策略來加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)范性。開發(fā)新的 AI 算法，如 “稀疏” AI 方法，能夠在有限的數(shù)據(jù)條件下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的預(yù)測。多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型整合文本和化學(xué)信息，在零樣本學(xué)習(xí)場景中具有巨大潛力，有助于更充分地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源。此外，整合基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、疾病特異性分子途徑、蛋白質(zhì)相互作用和臨床記錄等多源數(shù)據(jù)，能夠挖掘現(xiàn)有藥物在治療罕見病或被忽視疾病方面的潛力，為藥物研發(fā)開辟新的方向。
2. 多模態(tài)融合：挖掘數(shù)據(jù)深度價(jià)值
   目前的藥物研發(fā)方法往往側(cè)重于單一數(shù)據(jù)類型，忽略了不同生物系統(tǒng)之間的復(fù)雜相互關(guān)系。建立有效的多模態(tài)融合方法，能夠從多樣化的數(shù)據(jù)來源和格式中提取有價(jià)值的信息，推動(dòng)藥物研發(fā)的發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)和 GPU 計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，AI 可以處理包括文本、圖像和視頻在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)形式。基于組學(xué)數(shù)據(jù)的新興模型，如深度學(xué)習(xí)藥物分類模型，在預(yù)測藥物療效、識(shí)別作用機(jī)制和評估毒性方面展現(xiàn)出良好的前景，凸顯了多模態(tài) AI 在藥物研發(fā)中的巨大潛力。
3. 融入物理定律：提升模型可靠性
   當(dāng)前許多 AI 模型純粹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，由于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的相對匱乏，限制了其在藥物研發(fā)中的有效性。藥物研發(fā)遵循物理定律，將物理定律融入現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) AI 算法中，是未來的重要研究方向。這不僅可以減少模型對數(shù)據(jù)的依賴，還能提高模型的準(zhǔn)確性和通用性，使 AI 模型在藥物研發(fā)中更加可靠和有效。
4. 確保合規(guī)與可解釋性：構(gòu)建信任基礎(chǔ)
   AI，尤其是大型語言模型（LLMs），可以通過分析大量文檔并跟蹤最新法規(guī)要求，確保藥物研發(fā)過程符合法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，提高研發(fā)效率，降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，避免藥物審批延誤。開發(fā)既準(zhǔn)確又具有可解釋性的 AI 模型至關(guān)重要，這有助于在藥物開發(fā)者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、臨床醫(yī)生和患者之間建立信任�？山忉尩� AI 模型能夠在藥物研發(fā)早期優(yōu)化項(xiàng)目資金配置，指導(dǎo)投資決策，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。
5. 醫(yī)療建模與模擬：引領(lǐng)醫(yī)療變革
   在未來，AI 在醫(yī)療建模和模擬領(lǐng)域?qū)�發(fā)揮變革性作用。先進(jìn)的 AI 模型能夠創(chuàng)建更詳細(xì)的虛擬人體模擬，幫助研究人員深入理解疾病機(jī)制、藥物作用和個(gè)體生物學(xué)差異。通過模擬不同的場景，AI 可以優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)和執(zhí)行，選擇最佳的篩選標(biāo)準(zhǔn)，加速患者招募，提高試驗(yàn)的代表性。此外，AI 還能通過分析健康數(shù)據(jù)和基因組學(xué)，為患者提供個(gè)性化的醫(yī)療決策支持，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、優(yōu)化治療方案以及提供更精準(zhǔn)的手術(shù)指導(dǎo)。同時(shí)，AI 驅(qū)動(dòng)的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)將為醫(yī)學(xué)教育帶來新的突破，提供更真實(shí)的訓(xùn)練場景，提升醫(yī)療服務(wù)的整體質(zhì)量。

五、總結(jié)展望
AI 技術(shù)的飛速發(fā)展為藥物研發(fā)帶來了諸多機(jī)遇，在靶點(diǎn)識(shí)別、藥物設(shè)計(jì)、臨床試驗(yàn)等各個(gè)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢，極大地提高了藥物研發(fā)的效率和成功率，降低了研發(fā)成本。然而，我們也必須清醒地認(rèn)識(shí)到，AI 在藥物研發(fā)中仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性、技術(shù)適配性等問題。但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和研究的深入，這些問題有望逐步得到解決。

未來，AI 與藥物研發(fā)的融合將更加深入，我們有理由相信，AI 將在藥物研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮更為重要的作用，加速新藥的研發(fā)進(jìn)程，為人類健康事業(yè)帶來更多的福祉。讓我們共同期待 AI 賦能藥物研發(fā)的美好未來，見證醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的更多奇跡。