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。
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研发工作，帮助解决药物设计和开发中的复杂问题。
随着竞争和率先进入市场的愿望的增加，人工智能可以为企业带来下一个重大突破的优势。它还可能通过简化药物研究过程和进行临床试验来降低开发成本。同时，它还可以针对导致药物从市场上撤下的不良反应的原因。
与成本为了推出一种新药，估计需要26亿美元的上市前资金和3.12亿美元的批准后研发资金，制药公司明智地使用一切手段来管理其资源。那么这些工具如何帮助你呢?如果你的公司不使用这些工具，你应该使用吗?有什么好处?数据表明，这些工具是值得的，但需要正确使用。
深度学习带来新的突破
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，该研究利用深度学习为蛋白质目标生成新的小分子。“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．“即使在发现新药所需的时间或成功的可能性方面有微小的改善，也会带来显著的节省和公共利益。”
这一发现所实现的效率可以减少新药开发所需的时间和成本。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。
诊断不良反应的原因
人工智能还可以帮助确定已经上市的药物不良反应的原因。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。人工智能可以帮助发现化合物通过器官的代谢，并在其通过临床试验和/或市场批准之前发现其是否有毒。除了达到更好的患者治疗效果，这也为制药公司节省了巨大的成本。
例如，在2018年，人工智能被用来发现批准的药物导致肝脏毒性的两步过程——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，然后利用这些模式进行预测或对新数据进行分类，速度比人类快得多，”《纽约时报》最近的一篇文章指出这位科学家。对于捕捉模式所需的复杂数据，人工智能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种机器学习算法，它就可以提供关于新分子是否也有毒的预测信息。
机器学习算法还可以预测一个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可能的行为。
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，这可能与提高识别候选药物的速度，并更快地将重要药物推向市场有关。它还可以节省大量的临床试验成本，因为它可以推进那些可能更成功、毒性更小的候选者。此外，人工智能可以帮助确定对患者更安全的目标，并避免上市后召回。如果您还没有使用这些工具，可能是考虑它们的好时机。
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