越来越多的制药公司转向计算机辅助工具和方法来协助发现工作，帮助解决药物设计和开发中的复杂问题。
大数据、机器学习和人工智能——越来越多的制药公司正在转向计算机辅助工具和方法来帮助发现工作，帮助解决药物设计和开发中的复杂问题。
随着竞争的加剧和率先进入市场的愿望的增强，人工智能可以为企业带来下一个重大突破的优势。它还可以简化药物的研究过程，并将其进行临床试验，从而有可能降低研发成本。同时，它还可以针对导致药物退出市场的不良反应的原因。
与成本一种新药上市前的投入估计为26亿美元，批准后的研发费用为3.12亿美元，制药公司明智地利用一切手段来管理自己的资源。那么这些工具如何帮助您呢?如果您的公司不使用这些工具，您应该使用吗?有什么好处?数据表明，这些工具是值得使用的，但需要正确使用。
深度学习产生新的突破
最近的一次纸发表在《自然生物技术》杂志上的文章引用了一项研究，该研究使用深度学习来生成新的蛋白质目标小分子。“传统药物的发现始于对数千个小分子的测试，目的是只得到几个类铅分子，而这些分子中只有大约十分之一通过了人类患者的临床试验，”指出SciTechDaily．“即使是发现新药所需时间或成功几率的微小提高，也会带来巨大的节省和公共利益。”
通过这一发现所实现的效率可以减少开发新药所需的时间和成本。机器学习和人工智能有潜力解决几个挑战，确保安全有效的产品进入市场。
不良反应原因诊断
人工智能还可以帮助确定已经上市药物的不良反应原因。超过450由于不良反应，世界各地的药品在批准后已撤出市场。人工智能可以在通过临床试验和/或市场批准之前，帮助发现化合物在器官中的代谢，并发现它是否有毒。除了获得更好的患者治疗效果，这对制药公司来说是一笔巨大的成本节省。
例如，2018年，人工智能被用于发现一种获批药物引起肝毒性的两步过程——这一过程很难通过实验确定。
“只要有足够的数据，机器学习算法就可以识别模式，然后使用这些模式来预测或分类新数据，速度比任何人类都快。这位科学家。对于捕捉模式所需的复杂数据，AI可以提供明显的优势。
一旦你在现有分子的数据集上训练了一个机器学习算法，它就可以提供关于新分子是否有毒的预测信息。
机器学习算法还可以预测候选分子将如何对不同的物理和化学环境做出反应，帮助展示该分子在人体中的行为。
结论
机器学习和人工智能是强大的工具，如果使用得当，它们有能力改变药物发现，这可能会提高识别候选药物的速度，并让重要药物更快进入市场。它还可以通过推进可能更成功、毒性更小的候选药物，从而节省大量临床试验成本。此外，人工智能可以帮助识别对患者更安全的目标，避免上市后召回。如果您不使用这些工具，那么现在可能是考虑使用它们的好时机。
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