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    我们能从日本的AI+新药开发中学到什么?

    发表时间:2020-01-06 信息来源:www.leportico.com 浏览次数:1972

     

    在中国科技媒体的世界里,日本的人工智能产业就像薛定谔的人工智能。有时这是一个值得学习的好例子,有时它会被执行和暂停。

    事实上,在过去两年的全球人工智能热潮中,日本似乎没有什么存在感,以至于它看起来像一个“衰落的发达国家”,甚至“远远落后于中国和美国”。

    那么,日本真的在人工智能领域无所作为吗?

    不完全是。事实上,尽管中国仍然被ABCD(人工智能、大数据、云计算和物联网)的新概念迷惑不解,但日本也在技术创新方面发了大财。例如,2016年,日本国家癌症中心(NEC)将人工智能引入新药研发,并发现了一种能在短时间内以低成本治疗肝癌和食道癌的疫苗。然而,中国的创新药物仍然停留在优化中药有效成分合成的思路上,有些属于仿制药。

    这么说并不是贬低自己,而是思考这样一个问题。既然中国在人工智能技术上并不逊色,它还能利用人工智能为制药业找到另一条出路吗?事实上,用机器开发新药并不是什么新鲜事。早在1981年,美国杂志《财富》就发表了一篇关于计算机辅助药物发现的特别报道。到2000年,使用机器人的“高通量筛选”已经被用来快速测试数百万种化合物。

    不幸的是,过去20年来计算机和大数据等基本条件还不够成熟,不足以真正解决研发过程中效率低下的问题,所以进展缓慢。

    然而,人类世界已经拥有足够的计算能力,包括商业云服务和大量数据来训练算法模型。所以这一次,人工智能能在新药研发领域取代计算机吗?

    让我们从日本人工智能制药的故事开始。

    首先,让我们回答几个问题:你为什么用人工智能开发新药?谁来做?怎么做?

    首先,对于任何国家的制药公司来说,新药研发都是一项昂贵的开支。根据日本制药工业协会的统计,每种新药开发大约需要10年,成本高达1200亿日元。即便如此,成功率只有二万到三万分之一。另一方面,人工智能可以将新药的研发周期缩短一半甚至三分之二,而成本预计将减半。

    随着日本人口老龄化和医疗需求的增加,依靠人工智能来推动制药业的转型和加速更有效新药的出现,已经变得绝对“政治正确”。

    那么,谁来做呢?2016年,日本政府成立了一个研究联盟,帮助国内公司和机构利用日本的K超级计算机提高药物发现效率,有70家日本制药厂商和信息技术相关企业参与其中。

    其中有武田、富士通、日本电气公司、京都大学医院、日本科学化学研究所、日本国家研究开发所(Japan National Research and Development Institute),提供临床数据,以及其他“产学研”合作运营的关键机构。“人工智能”是如何工作的?

    目前,人工智能似乎可以完成新药研发链中的所有工作。从锁定致病蛋白、筛选有效药物成分、评价药物成分的安全性,到确定临床实验的疗效,人工智能都涉及到这些环节。

    日本眼药巨头桑顿正与技术公司twoXAR合作,使用人工智能技术来识别青光眼候选药物。随着搜索范围越来越少、越来越精确,研究人员可以节省数百万甚至数十亿美元。

    NEC的人工智能系统“NEC the WISE”将机器学习与医学实验相结合,创造出“免疫功能预测技术”,可以在短时间内发现潜在的疫苗肽。2014年,日本电气公司利用这项技术发现了一种有望治疗肝癌和食道癌的疫苗,并符合日本人的遗传特征。

    总之,日本人在利用人工智能开发新药方面确实“岌岌可危”。为什么日本走在前列?

    人工智能可以节省数亿美元的研究经费和数千个不必要的工作日。在今天的制药业,类似的声音随处可见。

    那么,为什么日本是我们欧洲的“衰落的技术贵族”

    在日本,制药行业需要非常有吸引力的利润率来实现高回报和高估值。要制造低成本、无定价权的仿制药,必须为成本而战,显然不可能获得很高的利润。这使得企业更愿意将精力和资本投资于疗效更好、保费能力更高的创新药物。

    目前,日本大型企业的研发投资基本上占总收入的20%左右。武田、盐野寺制药、第三共和国和安塔利亚等。每年投资数十亿美元进行研发,这为新技术的引进奠定了坚实的工业基础。

    2。高度信息化的工业环境。

    我们知道应用人工智能的前提是有足够大的数据集用于训练。早在2001年,日本就引入了“电子日本”战略,通过网络信息技术实现了医疗保健服务的全数字化。这使得医疗机构之间能够流通和共享信息,从而促进数据的分析和利用。

    在人工智能时代,日本国家信息学研究所的NII也建立了一个“大数据云平台”,基于人工智能来分析医学影像数据。

    简而言之,越来越多的公共数据和制药公司越来越愿意分享它们的数据可以让人工智能有所发现。

    3。学业上的强有力的帮助。

    日本艾氏制药也有很好的基础。自20世纪90年代以来,东京大学和早稻田大学等20多所大学设立了人工智能专业。

    人才成为日本在人工智能制药领域竞争力的关键。例如,东京大学医学研究所在宫野教授的指导下,使用人工智能系统为每位患者寻找最佳的癌症药物组合。在庆应大学,黑田东彦教授领导的团队还开发了一种人工智能,可以检测尿液中的肺癌,准确率达到90%。

    想知道,数字人才很难被制药行业本身培养出来,大学校园里涌现出来的人工智能研究使日本制药行业在萌生了使用人工智能的想法后,能够获得源源不断的人才,使产业整合成为可能。

    人工智能时代骨骼感觉的现实

    但要真正让人工智能照亮新药研发的残酷世界并不容易。

    事实上,日本在许多行业也遇到了许多常见的问题:

    首先,数据太多,算法不够。制药公司需要整合大量数据,使程序具有更高的预测能力,还需要结合自然语言处理(NLP)来分析和判断生物特征,找出化合物之间的潜在关联。然而,没有很多优秀的算法和技术解决方案可供选择。

    第二,数据质量参差不齐。由于过去医疗技术相对落后,采集的医疗数据不可避免地会存在一些误差。如果人工智能学习数据库中引入错误的数据,显然会给人工智能学习带来麻烦。如何保证数据库的质量标准化仍然是一个未解决的问题。

    最重要的是,即使人工智能也不能解决研发过程中的不确定性。人体本身的复杂性决定了研究和开发中的许多关键环节,研究人员自己也无法解释人工智能用来实现什么功能和打算实现什么目的。因此,当前药物发现范式的核心仍然取决于研究者自身的创造力。发现新药的时间没有缩短,成本也没有降低。然而,人工智能是一项真正的投资,制药公司只能带着沉重的负担前进。

    尽管在利用人工智能开发新药方面存在困难,但至少日本已经表达了它的坚强意志和执行力,并在人工智能时代为自己赢得了更多的主动性和可能性。

    不可忽视,不可忽视:中药的人工智能未来

    新药研发长期以来一直是困扰中国医药行业的一个长期难题。那么,人工智能的出现会给传统制药行业带来新的变量吗?

    我们认为这是完全可能的。

    一方面,人工智能改变了新药研发的路线图。

    中国制药公司的许多药物配方都是从

    目前,已经建立了一些新的算法模型,通过深入的神经网络来有效预测药物分子的关键特性,从而大大推进了研究进程。

    另一方面,人工智能也在改变制药行业的商业模式。

    目前,业界已经达成共识。因为人工智能被证明比以前的研究方法(ADME、动物毒素、临床安全等)更有效。),它将取代传统优势,成为制药企业新的竞争点。很有可能未来没有人工智能模型运行的药物将无法进入临床试验。

    新算法的应用不仅为新药的研发提供了更加丰富的解决方案,也给长期紧密联系的医疗业务模式带来了裂痕。

    例如,制药公司可以出售算法来利用新的商业价值吗?

    这真的不是幻想。目前,中国人工智能制药研发公司京泰科技已经与世界顶级制药公司辉瑞制药(PfizerInc)在人工智能制药算法方面进行了合作。

    每个人都说“最新的画布可以画出最美的画面”。因此,在人工智能技术方面超过日本的中国似乎真的有可能在制药领域“在曲线上”超越日本?

    还不要激动。如果你鲁莽地发动人工智能,很可能在成功超车前你会“翻车”。

    不要说人工智能需要大量的技术和资本投资。很难说一个企业能否等到摘桃子的那一天。即使是高质量的医疗数据也足以让制药企业头疼。

    高质量的医疗数据和深度挖掘必须基于广泛而深入的医疗物联网。只有加快医疗企业的数字化,包括个人健康数据的收集,生物制药和精确的医疗才有可能。

    更重要的是,意识的改变。人工智能和制药不是可以单独玩的游戏。大型制药公司什么时候意识到,在大多数情况下,它们并不直接竞争,甚至需要为未来进行合作,以形成真正的R&D合作,打破数据垄断,并通过信息共享为R&D的新药注入真正的技术力量?

    此外,资本和巨头的提升也能使制药公司的探索进行得更顺利。

    目前,医疗已经成为中国人工智能风险投资最热门的方向之一。仅在新药研发领域,京泰科技、深智耀、智耀科技、益耀科技等公司相继获得风险投资。在工业方面,腾讯还将药物发现整合到其最新的医学超级大脑中,为制药公司提供技术支持。

    总而言之,日本不仅在地理和当地条件上与我们非常相似,而且还有一种深深的忧患意识。

    他们就像忍者。他们似乎保持低调,但在核心力量的推动下,他们正在经历几十年来最彻底的医疗技术革命。

    也许达尔文的话更适合描述它:自然界中存活的物种不是最强壮的四肢或最聪明的大脑,而是能够适应变化的。

    与日本的低调相比,中国的人工智能产业可谓百花齐放。片面的认知幻觉可能会麻痹我们的神经。只有不断保持对技术的渴望和渴望,我们才能真正将技术的洪流转化为丰收。

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