人工智能（AI）是一项具有深远影响的变革性技术。它在彻底改变医疗保健药物发现过程方面的潜力是前所未有的。
人工智能在医疗成像分析、疾病诊断和个性化医疗等医疗保健领域大有可为。其处理海量数据和识别复杂模式的能力使其成为医疗专业人士的重要工具。
然而，人工智能对医疗保健最深远的影响可能是在药物发现方面。人工智能的计算能力和预测能力可以加速候选药物的鉴定和优化，从而改变这一复杂而昂贵的过程。
人工智能在药物发现过程中的作用
在一项题为 "利用深度生成基础模型加速药物靶点抑制剂的发现 "的突破性研究中，来自IBM和牛津大学的研究人员验证了一类新的人工智能生成的抗病毒药物。研究表明，人工智能设计的药物可以在几个月内合成并得到验证。这将加速未来危机中的药物输送。
这项发表在《科学进展》（Science Advances）上的研究展示了人工智能生成技术在设计针对SARS-CoV-2（COVID-19病毒）的新型分子方面的潜力。
研究小组使用了一个人工智能模型CogMol，它是在一个分子和蛋白质数据集上训练出来的。值得注意的是，CogMol不需要病毒的三维结构信息就能生成可行的抗病毒药物。
通过CogMol模型，研究人员针对病毒的两个关键蛋白靶点生成了87.5万个候选分子：尖峰蛋白（位于冠状病毒的外部，是冠状病毒进入人体细胞的途径）和主蛋白酶（一种在病毒复制过程中起关键作用的重要酶）。这些候选化合物经过了广泛的预测建模和合成分析，最终每个靶标选择了四个化合物进行测试。
合成的化合物随后进行了靶向抑制和活病毒中和试验，结果显示其中两种抗病毒药物成功地靶向了主要蛋白酶。同时，另外两种化合物以尖峰蛋白为靶点，可以中和所有主要的COVID-19变体。
这项研究的结果标志着生成性人工智能在加速药物发现过程方面的巨大潜力。人工智能创造新分子的能力使科学家们能够对抗耐药性并快速应对不断演变的病毒威胁。
虽然还需要更多的研究和临床试验，但这项研究为未来人工智能驱动的药物设计和开发铺平了道路，将造福全球医疗保健。
传统的药物研发过程
根据加利福尼亚生物医学研究协会的数据，从实验室到患者，开发一种新药通常需要12年时间。在整个过程中，经过临床前试验（动物试验）的5000种药物中大约有5种能够进入人体试验阶段。最终，这五种药物中只有一种被批准用于人体。
开发一种新药的成本平均超过10亿美元。这笔巨额投资涉及广泛的研究、测试和监管过程。
在长达三年半的临床前研究阶段，科学家们研究疾病及其组成部分，并确定体内的异常情况。他们在试管和活体动物中开发和测试潜在的化合物，以评估其效果。
临床试验阶段包括三个阶段。第一阶段试验通常需要一年左右的时间，对20至80名健康志愿者进行用药。第二阶段试验持续两年左右，对100至300名患病志愿者进行药物疗效测试，并确定药物剂量。最后，第三阶段试验涉及1,000至3,000名患者，历时约三年，确认药物的有效性和安全性。
临床试验成功后，公司必须向FDA提交新药申请（NDA）。审查可能需要长达6个月的时间。一旦获得批准，医生就可以向患者开具药物处方。批准后，制药公司必须监测和报告任何未知的副作用。
药物发现过程涉及多年的研究、测试和监管步骤，耗资超过10亿美元。因此，人工智能生成抗病毒药物的研究对传统药物开发具有重要意义。它展示了生成式人工智能在加速这一过程中的潜力，有可能在数月而不是数年内验证新药。
发挥人工智能在医疗保健领域的潜力
生成式人工智能有可能改变药物发现过程之外的医疗保健。通过分析大型数据集，它可以增强诊断、筛查和个性化医疗，从而实现更早的检测和更准确的治疗。通过信息提醒，它有助于提高医疗计划的注册率。
此外，生成式人工智能能够解释非结构化医疗数据，提供全面的见解。它能够进行预测性维护，预测设备故障并优化维护。由人工智能驱动的医疗机器人可协助手术，而人工智能生成器可产生研究想法并回答问题。
这些应用通过改善患者护理、降低成本和鼓励创新来改变医疗保健。
人工智能药物发现过程的未来影响和挑战
人工智能药物发现具有巨大的潜力，但也带来了重大挑战。从积极的方面来看，人工智能可以彻底改变行业的速度和经济性，加速靶点识别、分子模拟和药物设计。它提供了生成新型药物分子和更有效地确定候选药物优先次序的可能性。
然而，挑战也摆在面前，包括尚未解决的知识产权、技术滥用以及确保药物安全性和有效性等相关问题。律师和政策制定者必须做好应对这些挑战的准备，以最大限度地发挥人工智能药物发现过程的益处，并驾驭其伦理和监管影响。
