生物医药|人工智能新药研发，落地难还是新希望？
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文丨陈根当前，新药研发正面临着成本高企、收益率下降的双重困境，而人工智能是否能解放新药研发的艰难景况，还是个谜题 。
众所周知，一款新药的研发是一个风险大、周期长、成本高的艰难历程 。国际上有一个传统的“双十”说法——10年时间，10亿美金，才可能成功研发出一款新药 。即使如此，大约只有10%新药能被批准进入临床期，最终只有更小比例的药物分子可以上市，甚至有人将这个过程形容为“死亡之谷” 。
2017年德勤发布的报告指出，成功上市一个新药的成本从2010年的11.88亿美元已经增加到20亿美元 。而2017年全球TOP12制药巨头在研发上的投资回报率低到3.2%，处于8年来的最低水平 。面对投入越来越高的制药领域，人工智能作为一种新兴技术，被视为新药研发实现降本增效的重要方式之一 。
然而，人们寄希望于人工智能，但至今，似乎未听到什么突破性的结果 。早在1981年就被《Discovery》杂志看好的人工智能新药研发——“化学家们再也不用整周、甚至是整月地呆在实验室，去测试那些计算机认为难以成功的分子”——为什么在40年后依然步伐缓慢？传统制药与机器制药的明天又在哪里？
传统制药的穷途末路尽管现代医学的高速发展拯救了越来越多的生命，但一个不可否认的事实是，当前，现代医学已研发出的药物，与现存的疾病数目相比，依然是九牛一毛 。有许多疾病至今无药可治，而新的病毒又层出不穷 。
制药业是危险与迷人并存的行业，昂贵且漫长 。一款新型药物的推出，需要经过药物发现、临床前研究、临床研究和审批上市等多阶段，而这往往需要耗费十几年乃至数十年的时间，以及数十亿美元的成本 。即便如此，其失败率依然高达90%以上 。
通常，一款药物的研发可以分为药物发现和临床研究两个阶段 。在药物发现阶段，需要科学家先建立疾病假说，发现靶点，设计化合物，再是展开临床前研究 。其中，仅发现靶点、设计化合物环节，就障碍重重，包括苗头化合物筛选、先导化合物优化、候选化合物的确定、合成等，每一步都面临高淘汰率 。
阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease，AD），俗称老年痴呆，是一种神经系统退行性疾病，在1906年由一位德国医生首次发现并且报道 。阿尔茨海默症临床表现为渐进性记忆障碍、认知功能障碍和语言障碍等，出现失语、失用、失认等病症表现，就像是记忆的橡皮擦，一点点擦去患者与其家人、朋友的记忆 。
遗憾的是，到目前为止，仍没有明确的治疗阿尔茨海默症的方法 。也就是说，我们等待了100年，还是没有找到更好的药 。2019年，国际阿尔茨海默病协会估计全球有超过5000万人患有阿尔茨海默症，到2050年，这一数字将飙升至1.52亿 。没有可以治疗阿尔茨海默症的药，就意味着2050年，这1.52亿人群仍要遭受阿尔茨海默症的困扰 。
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《Nature》在2017年发表了题为The drug-maker’s guide to the galaxy的文章，文章指出：经过化学家的分析，在整个化学空间里面，人们可以找到的药物分子的个数，可能性是10的60次方 。
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