2023 求职就业
名师指路 不走弯路
一直以来,人工智能医药以及生命科学的变革被认为是AI最有前景的方向之一。
随着AI的进一步发展,AI与药物研发的结合已进入快速成长期,备受业界瞩目。
在传统研发的模式下,药物开发效率很低。Nature的数据显示,药品走向商业化的失败率为90%,平均下来一款新药物的研发成本超过20亿美元,平均耗时十年。
而现在数据方面的技术进步也推动着AI与药物研发相结合,为新药研发带来了新的机遇。将AI与数据处理应用于药物研发中的多个场景,可以帮助提高新药研发的时效和成功率。
根据Crunchbase的数据显示,药物研发领域的初创公司就筹集了超过14亿美元的投资。
随着AI的新发展,AI与生物医药的结合也促生了对新职业和技能的需求。
Terray Therapeutics就是其中一个。该企业成立于2018年,是一个AI药物研发平台。
企业负责人Jacob和Berlin表示:“关于药物研发,我们未知的太多。现下正需要这样一个平台,促使大家尝试用技术和科技的手段改变现状,让我们在研发的路上走的更快,更精准,更远。”
传统药物研发模式
目前的药物发现过程漫长而单调。
学术界或药学界的科学家们先制造分子,再寻找分子可以在体内“游动”的方式,并提供治疗的“靶点”(如蛋白质)
为了做到这一点,科学家需要确保分子不会将健康蛋白质误认为是目标,否则在体内的药物可能会附着并杀死健康细胞,从而导致人体中毒。
通常来说,随着临床试验的持续进行,其中一些药物会由于对身体其他部位有意外毒性而失败,或者药物本身在实验室中起作用,但在临床时对人体没有作用。
前面说到,新药研发的失败率约为90%,这意味着失败是很常见的,而数百万美元和多年的研究成果将随着药物临床失败而宣告无效。
这个过程中,时间成本与金钱成本投入极高,但在现有的研发模式下,这是新药必经的磨难。
AI与药物研发
AI药物研发,则是将分子与目标进行比较,AI会评估分子的哪些部分与目标紧密相关。
可以想象,这些AI模型会在实验闭环中产生非常大的作用,比如减少实验的次数。而每次实验产生的信息足够多,就能够帮助更快地发现一些有效的药物,发现一个合理的靶点。
通过利用数据技术与工具,药物研发平台可以在研发过程开始的时候更好地预测药物的结果。
AI将分子与靶点匹配,并模拟其在体内的工作方式,使其有更好的机会在临床试验中存活,并降低患者的毒性率,从而提高药物研发的成功率。
AI药物研发需要跨专业人才
目前,AI药物研发尚处于起步阶段,需要化学、计算工程、机器学习和生物学的跨学科知识。
同时,也十分需要有专业生物和医学背景的从业人员,强大的专业知识会帮助定位一个更精确的模型。
不少大型制药公司已经在大力推广这项技术,以加快药物开发的步伐,提高利润并更快地将药物推向市场。
许多制药公司与开始和AI药物研发平台合作。例如,今年早些时候,Amgen和Generate Biomedicines就宣布了一项潜在价值高达19亿美元的合作计划。
拥有复合背景的
AIDD (AI Drug Discovery & Design) / CADD(computer aided drug design)
近年来在市场上非常紧缺,风口之上,
高级人才的年薪十分可观。

AI在生命科学领域的普遍应用息息相关,参与这场抢人大战的,不仅有AI制药企业、互联网大厂,还有传统药企。
如前文所说,复合型人才仍是这些企业最青睐的。如果有相关领域的小伙伴们还不确定未来的发展,那么,AI与药物研发或许也是一个可以考虑的方向。
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