每一種新藥物的誕生過程中，背後都伴隨著相當大的時間及金錢成本。
根據2013年美國食品藥物管理局的報告指出，開發一種新藥物平均成本將近 26 億美元，時間約 14 年之久，才能讓藥物上市。然而上市後的藥物最終只有 5%會被繼續使用。
甚至在「2019 全球生命科學展望」的分析報告中，全球 12 家大型醫藥公司通過新藥物研發獲得的回報來到 9 年來的最低，平均回報率只有 1.9%。
如此嚴苛的環境，讓人類抵抗病魔方面長期處於劣勢。而現在科學家們希望在AI和大數據的幫助下，降低開發藥物的成本，並提高藥效的成功率。
AI結合大數據 加速新藥開發
根據研究指出，新藥物開發的低效率來自於，在早期研究階段需要花費大量的時間，挑選候選藥物，並且還要歷經層層關卡測試藥物對於目標疾病是否有效。導致成功開發新藥的可能性非常低。
針對這個問題，現階段AI著力的重點在於幫助科學家在初期階段篩出候選新藥。也就是利用AI深度學習的能力，在分析各種大量數據之後，驗算出藥物對疾病的成效，有效的增加挑選候選藥物的準確性，並減少時間成本。
在這種趨勢之下，大量的AI 輔助新藥開發的新創公司如雨後春筍般創立。全球醫藥大廠球如輝瑞、默克等也開始重視AI這個領域。
AI被受重視 參與製藥成趨勢
像是在今年的4/19日，默克製藥在上海舉辦了一場「藥物逆合成預測大賽」。
所謂的逆合成預測，就是先預想最終結果，在一步一步往前推算合成步驟，這在過去是相當龐大的工作量。
而這項比賽，就是要求參賽者利用AI從分析目標產物的分子式開始，再通過搜索文獻中相似結構的合成路徑，來確認目標產物需要什麼樣的原料、試劑和反應序列。
本次大賽，默克製藥向參賽者提供 180 萬筆有機化學反應的資料庫，讓參賽選手以此建立模組，利用AI分析目標產物，來預測合成反應物。
有趣的是，本次參賽的各隊伍裡，除了化學相關背景人士之外，絕大多數都有工程師在內。
AI參與新藥的開發，被認為是未來趨勢。AI 的應用對於製藥業將會是一場新的革命。或許在未來，我們將可以在AI的幫助之下，治療我們現在所認為的不治之症。
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