随着人工智能（AI）在“流行语”和一些令人惊讶的现象之间徘徊，许多人指出该技术在制药行业的潜力。虽然有些人批评制药公司采用新技术并将其实施到其流程中的速度，但该行业也必须在涉及由于行业性质以及这些变化可能对患者带来的潜在影响而发生的变化时谨慎行事。但不可否认，在药物创造和分销过程的每个部分都有大量的数据需要更有效地管理和利用——从临床前和研发到制造，再到商业化和分销。但也许人工智能最大的吸引力之一是它的创新潜力。

成立于2012年的人工智能驱动型精准医疗公司Exscientia的创始人兼首席执行官安德鲁·霍普金斯（Andrew Hopkins）在与制药高管®的问答中分享了人工智能目前在制药行业的应用情况，预测了人工智能在未来的实施，以及制药公司最担心人工智能的是什么。

制药高管：人工智能目前在制药行业中是如何利用的？
霍普金斯：直到最近，制药行业的大部分人都在抵制人工智能和机器学习，因为人们认为这些技术对发现和开发药物的传统方式具有破坏性。事实上，当Exscientia十多年前成立时，我们不得不逆流而上，与潜在的合作伙伴一起利用人工智能进行药物发现。

但是大坝已经破裂了。大多数公司现在都在某种程度上使用人工智能，使用技术应用程序来告知他们的研发工作的某些方面或其他方面。也就是说，许多人将人工智能作为一种零碎或“附加”策略来应用，而不是采取端到端的方法，利用当今可用的计算能力来主动选择正确的药物靶点，设计正确的分子，收集正确的数据，并选择合适的患者受益。虽然赛诺菲（Sanofi）或百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）等生物制药巨头开始将人工智能更充分地整合到他们的药物研发过程中，但我们还没有看到整个行业完全接受Exscientia认为改变药物发现和未来交付所需的端到端人工智能方法。

Pharm Exec：你对人工智能未来可以使用的地方有什么预测？
霍普金斯：我们才刚刚开始触及人工智能潜力的表面，以帮助开发新的发现方法，使我们能够确定更有可能起作用的新疗法。在Exscientia，我们相信所有新药都将在这十年内在人工智能的帮助下设计和开发。其次，我预测人工智能将越来越多地用于指导为个体患者确定正确的治疗方法。

我们的行业在很大程度上是通过失败塑造的，是一个冒险且代价昂贵的试错过程。这种传统模式依靠少量的临床成功来补贴我们的许多研发失败。因此，经过多年的研究和投资，许多候选药物通常在最昂贵、最新的临床开发阶段失败。

人工智能将（并且已经）帮助我们利用当今可用的创新技术和计算能力筛选、设计和选择高质量的候选药物。这开始显著减少确定用于临床开发的可行新化合物所需的时间和合成化合物的数量。它帮助我们降低行业的高历史失败率，只提出临床成功概率高的候选人和我们可以从中学习的候选人。Exscientia已经证明了这一点，迄今为止，已经有六名人工智能设计的候选药物被带到了诊所。在此过程中，我们平均从命中识别到临床开发候选药物大约一年，而行业平均水平为四到五年。

制药高管：让我们换个话题来谈谈人工智能和创新。制药行业目前对人工智能的假设是什么？如何挑战这些挑战？
霍普金斯：我认为许多人仍然将生物制药中的人工智能仅仅视为一种速度和效率的游戏——一种加速药物开发从而降低成本的方式。但端到端人工智能的美妙之处在于，将人工智能与自动化相结合也为提高治疗质量提供了一条途径，并确保合适的患者可以从创新的未来药物中受益。Exscientia的人工智能平台旨在通过并行分析数千个不同的参数，在远远超出人脑处理能力的计算空间中为患者带来更有效的药物。
另一个假设可能是动物模型是临床前测试的黄金标准。我们认为动物模型是一种重要的研究工具，但不能充分代表人类生物学。Exscientia的方法直接在活体人体组织样本上测试有前途的候选药物，以记录单细胞水平的药物效应。在EXALT-1研究中，我们首次证明，人工智能驱动的精准医疗平台可以提出哪种疗法对晚期血癌患者最有效。接受我们的AI平台选择的药物治疗的患者表现出显着更高的总体反应率，并且反应明显比以前的治疗线更长。EXALT-1标志着功能性精准肿瘤学平台首次在前瞻性介入临床研究中被证明可以改善患者的预后。使用人工智能，我们可以查看真实的患者组织样本，以更好地了解哪些药物可能对个体患者有益。
Pharm Exec：你认为制药公司最害怕人工智能的是什么？
霍普金斯：人工智能驱动的药物发现和开发对传统的制药商业模式具有颠覆性，并可能对这种既定模式构成挑战——几十年来研发的组织和运行方式。
也就是说，我认为我们在展示我们的价值主张和克服这些恐惧方面取得了巨大进展。即使使用端到端的人工智能，人类仍然在控制之中。我们有才华横溢的科学家与我们的技术专家在人工智能、化学、物理和计算生物学的交叉领域合作，他们不断滋养我们的平台，随着我们的发展而学习和改进。然而，研究和发展战略是由人类制定的;决策由我们的专家做出。最终，新药候选药物的批准将由专家监管机构根据事实临床数据决定，无论给定药物最初是在人工智能的帮助下构思还是没有。

制药高管：制药公司如何才能最好地适应变化，尤其是与人工智能和创新相关的变革？
霍普金斯：如之前所述，这种转变已经开始发生。人工智能驱动的药物开发的经济学似乎令人信服。大多数参与药物研发的人都知道，该行业可以（而且必须）做得比96%的失败率更好。我们知道我们可以改进目前效率低下的过程——在这种过程中，公司通常会筛选大量分子，将它们缩减为一两个开发候选分子，但几年后却看到其中大多数在大规模人体试验中失败。Exscientia不筛选任何数量的分子。相反，通过我们以人工智能为主导的平台，我们根据预先确定的参数设计它们。

对于那些可能仍然犹豫是否接受人工智能的人，我想说，看看数字。Exscientia的生成式人工智能驱动的药物设计过程平均约为一年，而行业标准为四到五年，在此期间，我们通常合成约250种化合物（而行业平均水平为2,500至5,000种）。还有许多严重的卫生需求未得到满足，仍有待解决。虽然已经知道有一种更好、更有效的方法来解决这些问题，我的问题是：我们能负担得起使用人工智能吗？

Pharm Exec：您是Exscientia的创始人兼首席执行官。告诉我们您的角色以及您的公司正在做的工作。
霍普金斯：我与一小群志同道合的科学家一起，于2012年创立了Exscientia，想法是使用生成AI，编码和自动化来筛选庞大的数据集，并以更合理的投资更快，更高质量，更合理的投资设计新的候选药物。我将我们描述为一家人工智能驱动的精准医疗公司，致力于以最快和最有效的方式加速开发最好的药物。我们为我们在行业中率先使用生成式人工智能所发挥的作用感到自豪，该行业正在以令人兴奋的新方式发展。

基于我们在药物发现中利用集成人工智能和自动化的十年经验，我们将第一个人工智能设计的化合物投入临床开发。迄今为止，我们已经将六个人工智能设计的分子带入临床阶段，另外两个目前正在进行IND研究。我们相信，到2030年，所有药物都将使用人工智能发现和开发，我们很高兴能够加速实现这一目标。

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