《我不是藥神》在今夏的火爆，恐怕反應出了很多人的心聲：看病已然不易，買藥更加艱難。

為什么藥價這么貴?

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新藥研發成本非常高，就是其中一個重要原因。業內有種說法，新藥研究需要 “兩個十”：用十年，花十億美金。如果再把失敗嘗試的成本也算進去，每種藥物研發費用更是達到 27 億美元。

但就算花了這 “兩個十”，也無法保證研發一定成功 —— 藥物研發的成功率并不高。《自然》雜志撰文稱，從臨床 I 期到獲得審批的這段時間里，高達 90% 的項目以失敗告終。

高投入、高風險，往往伴隨著高回報。一旦新藥過關斬將、成功上市，經濟回報往往相當驚人，這也是資本、特別是硅谷一些諸如 Andreessen Horowitz、Khosla Ventures 等頂級 VC 比較青睞醫藥的原因。比如輝瑞制藥旗下受專利保護的降血脂藥物立普妥(Lipitor)，僅 2010 年一年的全球銷售額，就高達 107.33 億美元，在輝瑞當年所有藥品里取得最高營收，而當年廣為人知的輝瑞小藍片 “偉哥” 僅以 19.28 的營收屈居第六。看來降血脂和重振雄風相比，前者才是更剛的剛需。

可以說，巨大的經濟回報既是藥企研發新藥的動力、也是新藥價格昂貴的原因，更是有些市場小、規模有限的罕見病無藥可醫的部分原因。

新藥研究道阻且長，因此，許多大型藥廠和科研機構都在找用 AI 來提高效率、提高成功率的辦法。與 AI和醫療結合的其他領域比，新藥研發領域雖然潛力巨大，但也面臨不少挑戰。

在討論 AI 如何加速新藥研發之前，我們先來看看一款藥是如何 “誕生” 的。

新藥開發，萬里挑一

一款藥到底安不安全?有沒有效?如何確定劑量?新藥研發的所有流程和步驟，其實就是為了回答這三個問題。

以常見的小分子化合物藥(比如青霉素)為例，新藥開發可以分為：臨床前研究、臨床研究，藥物批準上市及上市后監測這三個大步驟。

(圖自硅谷密探，版權屬于原作者)

用大白話說，“臨床前研究” 階段，就是尋找藥里可以治病的化合物的階段。具體可以細分為藥物靶點確認、化合物合成、活性化合物的篩選、選定先導化合物、評估藥物的藥理作用、制劑開發等階段。在這些小步驟中，藥物靶點確認是一切后續工作的基礎，而從 “化合物合成” 到 “選定先導化合物”，為了找到安全、有效的化合物，往往需要反復很多次。

這個階段也是化合物的 “海選” 階段，最開始的大幾千、甚至 10000 個化合物，經過層層篩選和驗證后，只有 5 ~ 10 個化合物可以進入臨床試驗階段。

在臨床研究階段，還要進一步分為 I 期、II 期、III 期臨床試驗。如果說 “臨床前研究” 階段，基本回答了安不安全、有沒有效的問題，這個階段則要證明發生在人身上的實際結果，和理論結果是相吻合的。同時，劑量多少也在此階段確定。

在臨床 III 期，不僅試用藥物的志愿者人數更多，同時也是治療作用的確認階段。接下來藥品注冊申請能否獲得批準，臨床 III 期提供的依據往往是關鍵。

如果在新聞里看到某款新藥已經在 III 期臨床階段，往往意味著該款新藥上架可期。不過如果臨床研究階段里的任何一個小階段效果不好、或者不如市場上現有藥物好，那款新藥往往會胎死腹中。2017 年，美國 FDA 一共只批準了 46 款新藥，可見批準難度之高。

經過臨床研究洗禮后，依然被認為有效的最后一種化合物，在獲得相關部門批準后，才會上市變成一款新藥。上市后的后續監測，則要確保該款新藥首次被大范圍人群應用后的療效，此外還要進行不良反應的監測。我們看到藥物說明書里的增補、禁忌，和不良反應(比如：大多數人吃了這個藥會怎樣怎樣，少數會有某種反應，如發生某種情況則需要就醫)，就是這一步的體現。

至少十年、至少十億美元，萬里挑一，才可能有一種新藥。而目前的 AI 技術，則主要集中于解決 “新候選藥物的生成(generate novel drug candidates)” 這個問題。

新候選藥物的生成：最受資本青睞

過去十幾年大數據集的可用性和先進算法的發展，推動了機器學習的重大改進，這使得實現狹義 AI 成為可能。“狹義 AI” 指的就是專注于特定任務、特定場景的 AI。換句話說，目前的 AI 只有在醫療、車載等特定場景下，才能努力像人一樣思考。

想要思考，總得先聽懂人家在講什么吧!近兩年很火熱的自然語言處理(Natural Language Processing)，指的就是機器能夠用和我們人類相似的方式理解文本、找出規律，明白一個東西在講什么。這種技術在計算機視覺(computer vision)、語音分析和路線選擇領域已經得到了廣泛應用。

藥物研發領域也不例外。一方面，AI 具有 “從大量數據中找出隱藏的規律和線索” 的能力，另一方面，藥物研發恰恰需要處理大量數據文獻、進行大量試錯，讓新藥研發耗時耗力耗錢。兩者正好契合，也就不難理解為什么近幾年 “AI+藥物研發” 的初創公司大量出現。

以 Crunchbase 上的數據為準，小探整理的 115 家 AI+新藥研發領域的公司里，有 40% 成立于 2014 到 2017 年間。

【來源：獵馬網】