新浪科技讯 北京时间7月3日早间消息，全球顶尖制药公司都在利用人工智能（AI）改进新药研发过程，葛兰素史克就在上周日签订了与之有关的4300万美元协议。
除此之外，包括默克、强生和赛诺菲在内的医药巨头也在探索AI的未来，希望简化医药研发过程。
他们希望利用现代化超级计算机和机器学习系统来预测分子行为和药物效果，从而节约研发时间和不必要的测试投入。
AI系统已经在其他高科技领域扮演重要角色，包括无人驾驶和面部识别软件。
“很多大型制药公司都开始意识到这种方法的潜力，希望了解如何借此提升效率。”Exscientia CEO安德鲁·霍普金斯（Andrew Hopkins）说，该公司就是葛兰素史克的最新合作对象。
霍普金斯曾经任职于辉瑞，他表示，Exscientia的AI系统提供候选药物所用的时间和资金大约只有传统方法的四分之一。
这家总部位于苏格兰的公司今年5月还与赛诺菲签订协议，他们是欧美AI药物研究领域的众多创业公司之一，其他类似的企业还包括美国的Berg、Numerate、twoXAR和Atomwise以及英国的BenevolentAI。
“在制药公司眼中，这些公司本质上都是数字化生物科技公司，他们可以与之展开合作，帮助他们加快研发。”伦敦硅谷银行生命科学负责人诺曼·哈克（Nooman Haque）说。
“如果这些技术真的有效，他们可能会展开并购，或者将这些AI引擎更加密切地整合到药物研发过程。”
这并非制药公司首次利用高科技解决方案提升研发效率。
“高通量筛选”技术可以利用机器人快速测试数百万种化合物，曾经在2000年代初吸引了很多关注，但却未能解决研发流程的低效问题。
因此，制药巨头对AI也较为谨慎，因为他们知道这项技术在医药研发领域的价值尚未得到证明。
“仍然需要证明，但我们肯定认为应该进行一些实验。”葛兰素史克平台技术和科学主管约翰·巴尔多尼（John Baldoni）说。
巴尔多尼也在加快这家制药巨头内部的AI投资，聘用了一些拥有相关计算和数据经验的员工，其中还包括天体物理学家。
从确定目标疾病到找到能够对抗疾病的分子，目前平均需要5.5年，巴尔多尼的目标是缩短到1年。
“这并非易事。但随着我们对现代化超级计算机越来越了解，我们越来越有信心。”他说，“我们有责任降低药物成本，缩短应用于临床所需要的时间。”
葛兰素史克今年早些时候还与美国能源部和美国国家癌症研究所建立合作关系，通过先进的计算机技术加快临床前药物研发速度。
与Exscientia的交易可以帮助葛兰素史克为最多10种疾病相关的目标寻找候选药物。葛兰素史克将提供研发资金，如果临床前目标得以实现，他们还将支付3300万英镑（约合4300万美元）。（书聿）
