从自动驾驶到疾病诊断，人工智能正在重构一个又一个行业。

“倒摩尔定律”中，医药研发的成功率每况愈下。而将AI技术引入新药研发后，似乎开辟了全新的洞天。

早在1981年，美国《财富》杂志就对计算机辅助的药物发现进行了专题报道。到了2021年，AlphaFold已可以预测完整的人类蛋白质组结构，AI正在储备着颠覆整个生命科学行业的力量。

从2012年最早与AI公司达成合作的默沙东，到2017年的武田以及赛诺菲，再到2019年的阿斯利康和宣布成立AI创新实验室的诺华。纵观制药巨头与AI公司的合作情况可以发现，AI+新药研发已可为“药物发现和临床前研究阶段”及“临床研究阶段”各节约50%左右的研发周期，也因此为全球每年的新药发现节约了30%左右的成本。

在此过程中，AI研发的落地场景也日趋多元，除了在药物靶点的化合物匹配中能够提高寻找药物分子的效率之外，在化合物的优化过程和临床研究后期数据的积累，甚至在临床试验患者招募的过程中，也都发挥着非常重要的作用。

2015年，中国诞生了第一家人工智能药物研发科技公司晶泰科技。此后，在资本的强力驱动之下，中国的AI制药业也拉开了自己的历史大幕。如今，从MNCs和药明康德等药企，到云深智药、百图生科等互联网巨头背景的企业，再到后劲十足的AI创企新秀们，百花齐放中，企业们正努力用技术和资源构建自己的护城河。

不过需要承认的是，中国的AI制药公司虽然享受到了资本和技术的红利，但并没有享受到市场的红利。他们仍要经历从起初只需要用独有的技术解决很小的问题，到持续性交付能力的挑战；经历从起初只需要通过大量计算模拟来获得更多虚拟数据，到后期必须构建自上而下的数据获取能力和商业模式的挑战。

2021年，人工智能向生物界投下了一枚核弹。

7月，谷歌旗下的深度思考公司宣布，AlphaFold2已预测出35万种蛋白质结构，涵盖了98.5%的人类蛋白质组以及20种生物的蛋白质，并开源了它的数据库。

长久以来，蛋白折叠都是一个重要的科学命题，被称为第二半的遗传密码。第一半是由DNA到氨基酸序列，而由氨基酸到蛋白质构象目前则还没有一个相应的解。纯化蛋白质、形成晶体、X射线衍射和解析结构也需要多年的工作才能完成。这一次，AlphaFold无疑为研究者们叩开了新世界的大门。被科学家们认为其划时代意义堪比人类从石器时代向铁器时代的迈进。

截至目前，FDA每年获批的First-in-class新药数量在20款左右，靶点发现和候选药物开发已然成为制药行业发展的瓶颈。AlphaFold2的开源，有望给各大药企提供一个弯道超车的机会。

据臻格生物CEO陈建新推测，深度思考公司把其数据库开源后，算法精度和执行速度会得到更好提升，也许很快就能迭代出一批AlphaFold++，并在未来诞生一个“金标准”，用此算法来测定人类的蛋白质结构。

尽管AlphaFold对生命科学和生物医药领域的影响深远，但需要直面的是，目前它仅对人类蛋白质组中30%～40%的蛋白质结构完成了比较准确的预测，在这一部分，它确实能够帮助科学家更快更好地完成药物发现和筛选，但对于剩下的60%～70%的蛋白质结构，AlphaFold的帮助还比较有限。

AI

与药物研发的结合究竟能带来哪些颠覆性价值？为什么AI制药有资本红利，没市场红利？AI的至高境界是没有AI吗？请您下周一接着收听。