那些由 AI 遞來的藥物

科技 03-16

主持，製作丨徐濤

剪輯丨徐濤，秘叢叢

（文章和音頻內容不同）

其實在矽谷，幾年前就有不少關於 AI 的會議，來講 AI 在各個行業的應用發展。在今年我再參加這些會議的時候，我發現一個明顯的趨勢：將 AI 使用在生物醫療領域的公司越來越多，看這個方向的投資人也越來越多。

這次的音頻，講的不過是這個趨勢中的一小部分：如何將 AI 應用到藥物發現中的。

可能會有人說，AI 被應用到各個領域是一個趨勢，所以被應用到藥物發現中難倒不是應該的嗎？

但我覺得這個方向的獨特在於，人類近現代藥物發現的方法論和流程，都正在被顛覆。

傳統的藥物發現是什麼樣的方法論和流程

我們現在藥物發現的途徑是這樣的，我們在實驗室中有各種假設，我們得一個個去看這些假設；假設被驗證後，目標藥物通常需要 3 到 5 年時間，以及 5000 萬到 1 億美元來進行開發；之後你又要花 8 個億來進行臨床試驗。

所以整個過程，從開始決定研發某種藥物，到篩選，再到昂貴的臨床，這平均要花費 26 億美元，以及10到15年。你想想，這個世界上多少國家有著26億美元的GDP?

—— Niven Narain，醫療公司Berg Health 的CEO

現在為什麼開始發生變化

我覺得很讓人興奮的一點是，在生物醫療領域，摩爾定律也在發生。例如基因監序的價格在大幅度下降。事實上，最有趣的一點在於，它的下降得不是和摩爾定律一樣快，而是，下降得更厲害。

所以，第一次人類基因測序是在1997年，花費了 30 億美元。但現在不過是幾百美元。我預期這個價格會降到30美元。

—— Vijia Pande，斯坦福教授，A16Z 投資合伙人

未來藥物發現會發生哪些變化

我們不是要用我們的假設來指導數據，而是要在掌握用戶各種數據的情況下用數據來引導我們生成假設。—— Niven Narain，醫療公司Berg Health 的CEO

你真的可以把這種方法稱為是暴力破解的方法。我想在現階段生物學的知識下，如果你想要找到有效的解決方案，那這是最快最有效的方法。——Blake Borgeson，生物醫學公司 Recursion Pharmaceutical 創始人

Niven Narain，醫療公司Berg Health 的CEO

Vijia Pande，斯坦福教授，A16Z 投資合伙人

Blake Borgeson，生物醫學公司 Recursion Pharmaceutical 創始人

王振義，學業學專家，瑞金醫院終生教授，中國工程院院士，曾發現了反式視黃酸對急性早幼粒細胞白血病的治療效果

23andMe，矽谷DNA測序公司