全球頂尖製藥公司都在利用人工智能（AI）改進新藥研發過程，葛蘭素史克就在上周日簽訂了與之有關的4300萬美元協議。除此之外，包括默克、強生和賽諾菲在內的醫藥巨頭也在探索AI的未來，希望簡化醫藥研發過程。他們希望利用現代化超級計算機和機器學習係統來預測分子行為和藥物效果，從而節約研發時間和不必要的測試投入。
AI係統已經在其他高科技領域扮演重要角色，包括無人駕駛和麵部識別軟件。
"很多大型製藥公司都開始意識到這種方法的潛力，希望了解如何借此提升效率。"Exscientia CEO安德魯·霍普金斯（Andrew Hopkins）說，該公司就是葛蘭素史克的最新合作對象。
霍普金斯曾經任職於輝瑞，他表示，Exscientia的AI係統提供候選藥物所用的時間和資金大約隻有傳統方法的四分之一。
這家總部位於蘇格蘭的公司今年5月還與賽諾菲簽訂協議，他們是歐美AI藥物研究領域的眾多創業公司之一，其他類似的企業還包括美國的Berg、Numerate、twoXAR和Atomwise以及英國的BenevolentAI。
"在製藥公司眼中，這些公司本質上都是數字化生物科技公司，他們可以與之展開合作，幫助他們加快研發。"倫敦矽穀銀行生命科學負責人諾曼·哈克（Nooman Haque）說。
"如果這些技術真的有效，他們可能會展開並購，或者將這些AI引擎更加密切地整合到藥物研發過程。"
這並非製藥公司首次利用高科技解決方案提升研發效率。
"高通量篩選"技術可以利用機器人快速測試數百萬種化合物，曾經在2000年代初吸引了很多關注，但卻未能解決研發流程的低效問題。
因此，製藥巨頭對AI也較為謹慎，因為他們知道這項技術在醫藥研發領域的價值尚未得到證明。
"仍然需要證明，但我們肯定認為應該進行一些實驗。"葛蘭素史克平台技術和科學主管約翰·巴爾多尼（John Baldoni）說。
巴爾多尼也在加快這家製藥巨頭內部的AI投資，聘用了一些擁有相關計算和數據經驗的員工，其中還包括天體物理學家。
從確定目標疾病到找到能夠對抗疾病的分子，目前平均需要5.5年，巴爾多尼的目標是縮短到1年。
"這並非易事。但隨著我們對現代化超級計算機越來越了解，我們越來越有信心。"他說，"我們有責任降低藥物成本，縮短應用於臨床所需要的時間。"
葛蘭素史克今年早些時候還與美國能源部和美國國家癌症研究所建立合作關係，通過先進的計算機技術加快臨床前藥物研發速度。
與Exscientia的交易可以幫助葛蘭素史克為最多10種疾病相關的目標尋找候選藥物。葛蘭素史克將提供研發資金，如果臨床前目標得以實現，他們還將支付3300萬英鎊（約合4300萬美元）。
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