人类如果找不到新冠肺炎药物，那 AI 可以吗？( 二 )
圣路易斯华盛顿大学的教授 Jaebok Choi 表示 ， 这种药物使患者易受感染的风险值得关注 。 “我毫不怀疑 barlicitinib 对细胞因子风暴有效 ， 我关心的是它将如何影响免疫性系统中的抗病毒活性 。 ”Lilly 公司的 Jonsson 则表示 ， 由于 Covid-19 患者可能只需要服用一到两周的药物 ， 它们的副作用可能不同于长期服用 baricitinib 治疗类风湿性关节炎的患者 。 “尽管有很多未知数 ， 但面对这场流行病 ， 需要认真对待任何有希望的线索 。 ”据了解 ， 针对该药物的临床试验将于本月在美国开始 ， 并可能扩大到包括欧洲和亚洲的患者 。 预计在 6 月底会有结果 。AI 药物研发时代通常情况下 ， 为了研制一种疫苗或药物 ， 大型医药公司要筛选数百万种化合物、数千人连续工作 5 年、耗费高达数亿美元 。 而这次从初步的想法到临床试验的迅速进展 ， 充分展示了研究人员与制药公司争相阻止新冠病毒的流行 ， 也表明了计算机和人工智能在药物开发方面的潜力 。自从 20 世纪 50 年代以来 ， 由于更高的安全标准 ， 新药研发的时间和成本都在呈指数增长 。根据德勤 2018 年的研究统计 ， 从新药平均研发成本上看 ， 从头开发一个新药需要耗费21.8 亿美元 ， 这个数字几乎是 2010 年（11.8 亿美元）时候的 2 倍 。 而据塔夫特药物发展研究中心报道 ， 一款药物从第一阶段推进到通过 FDA 审批 ， 平均需要花费 96.8 个月的时间 。因此 ， 压缩研发周期和研发成本成为了药企必然面临的挑战 。 AI 的加入 ， 让药企们看到了希望 。 一些投资者和制药公司相信计算能力和算法在某些情况下可以缩短药物研发周期 。
除了前文的案例 ， Lilly 公司和制药巨头辉瑞公司（Pfizer）也在与硅谷初创公司Atomwise 合作 。 去年 ， Atomwisa 公司使用机器学习技术帮助斯坦福大学的研究人员找到一种靶向帕金森病患者细胞中异常积聚蛋白的潜在药物 。此外 ， Benevolent AI 公司和制药巨头诺华公司（Novartis）在癌症方面展开了合作 ， 在肾病方面则与阿斯利康（AstraZeneca）公司有合作 。参考资料：https://www.wired.com/story/ai-uncovers-potential-treatment-covid-19-patients/
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