文章主题：AI制药, ChatGPT, 生物制药
🌟AI制药：医疗界新兴力量🔥，2023 ChatGPT引领创新浪潮🌊！随着技术的进步，生成式AI正重塑药物研发的格局。面对数据密集型与法规挑战并存的行业，如何高效破解难题，推动AI制药走向更广阔的发展天地？这是当前亟待解决的关键议题。🚀🔍 数据之谜：AI制药如何破局？AI制药并非盲目跟风，而是通过深度学习和大数据分析，挖掘潜在药物分子，优化研发过程。但海量数据的处理与精准预测仍是挑战，需要创新技术与严谨策略并行。🛡️ 监管难题：合规是生命线严格的法规环境要求AI制药企业既要满足技术创新，又要确保合规运营。如何在探索与遵守间找到平衡，是每个参与者必须面对的考验。🚀 发展新纪元：破局迎变随着行业的发展和监管逐步完善，AI制药将引领医药科技进入一个崭新时代。让我们共同期待，这个由技术驱动、数据驱动的新药研发时代！💪记得关注最新动态，一起见证AI制药如何在医疗领域书写新篇章！🌐
ChatGPT火了，AI制药能迎来新发展吗？
🎉🚀人工智能浪潮再掀高潮！自从OpenAI的ChatGPT惊艳亮相，科技界就如离弦之箭般迅猛发展。仅过去一个月，AI领域的创新便如同春笋般涌现，让人目不暇接。🌟不论是行业领头羊还是初创企业，都纷纷加入这场AI盛宴，制定并践行着各自的未来战略规划，以抢占先机。🔥每一刻，AI的边界都在被刷新，技术的进步正以前所未有的速度推动变革。从无人驾驶到医疗诊断，再到个性化推荐，AI的身影无处不在，为各行各业带来了翻天覆地的影响。🌍💡每一个创新点都可能成为新的市场焦点，引发全球关注和讨论。在这个瞬息万变的时代，作为AI领域的专家，我们见证并参与着这场科技革命的进程。让我们一起期待，未来将如何被AI塑造，人类生活又将如何因它而变得更加精彩！🏆💪
🌟ChatGPT引领AI浪潮，生物制药迎来创新革命！🔍Insilico Medicine的最新突破揭示了AI的力量：通过Chemistry42平台，结合AlphaFold2蛋白质结构预测，仅30天就成功找到了潜在抗癌靶点CDK20的小分子抑制剂。🚀这不仅是技术的飞跃，更是成本效益的显著提升，标志着AI药物研发进入2.0时代！🔍在化学科学期刊Chemical Science上，他们的研究展示了人工智能如何在有限数据下加速新药探索，为生物医疗行业带来了前所未有的效率和精准性。🌟无需繁复实验，AI智慧简化了药物设计过程，让创新触手可及！👩🔬👨💻对于医药研发者来说，这无疑是一次里程碑式的尝试，AI的加入不仅拓宽了发现路径，更可能引领未来药物开发的新范式。🚀让我们期待更多这样的突破，共同见证生物制药行业的科技革新！🏆
🌟🚀Profluent的创新突破！🔍通过ProGen蛋白质工程深度学习模型，他们引领了AI预测蛋白质合成的新篇章，发表在顶尖学术期刊《自然》子刊，震撼全球科研界！🔥药物研发，正面临一场前所未有的革命，由AI驱动的革新力量正在加速。据Gartner报告预测（👨💻👩💻），2025年，生成式AI将深度渗透到50%的药物发现与研发中，2027年，30%制造商将借助它提升产品研发效能。🚀生成式AI的潜力无限，制药行业正期待着一个全新的黄金时代。🔥🚀让我们共同见证这一科技如何重塑医药行业的未来！🏆
AI+蛋白质成新的投资热点
🎉ChatGPT引领潮流，预示着AI投资将迎来全新高峰！🔥最近AI制药的热度飙升，直接带动了相关AI概念股股价飙升。虽然中国目前尚未诞生领军企业，但像成都先导这样的CRO公司，其股价在3月一路狂飙，甚至多次触及涨停。🌟成都先导明确表示，他们始终紧跟AI药物研发的步伐，持续投入研究与探索，未来将积极布局这一前沿领域。🚀SEO优化提示：使用行业术语如”AI制药热潮”、”CRO企业”、”AI药物研发”和”市场趋势”等；增加情绪词汇如”狂飙”、”高度关注”和”持续加大尝试”来吸引读者；保持信息的时效性和相关性。
🌟今年3月，复星医药的业绩发布会亮点满满！🚀董事长吴以芳透露，未来的研发之路将开启AI新篇章——专注于🔥创新药的靶点探索与🔥高效药物设计！🚀通过AI的力量，为医疗健康领域注入更多科技驱动力，让生命之光更璀璨！🌟#复星医药# #AI制药# #未来医疗新趋势
上市公司持续深耕AI制药，初创公司的融资能力也表现不俗。
2月20日，AI蛋白质设计平台公司分子之心宣布获得超亿元战略投资，用于AI蛋白质优化与设计平台MoleculeOS进一步开发，以及在生物制药、合成生物学等产业领域的应用探索。不到一年的时间里，分子之心已经完成2轮融资。
而在国外，资本市场对于AI+蛋白质的投资热情持续高涨。2022年4月，Arzeda宣布完成3300万美元的B轮融资，用于正在进行的蛋白质设计项目。
2022年11月，AI+合成生物初创公司Cradle获得550万欧元的种子轮融资，资金将用于支持公司基于AI设计蛋白质和细胞工厂的研究进程。
2023年1月，Profluent宣布完成900万美元的种子轮融资，该笔融资将用于在加利福尼亚伯克利建立一个综合实验室，使Profluent能够在通过实验方法产生的数据与其AI系统之间创建一个紧密的反馈循环，不断改进公司AI。
资本的投入，将更加有利于企业不断提高AI技术，进一步促进人们对细胞基本结构的理解，进一步推动生物制药过程，从而推动生命科学和医学的发展。
生成式AI颠覆蛋白药物研发
为什么制药公司会看重“AI+蛋白质”领域？因为生物制药主要都是蛋白质，蛋白质类原料是生物医药上游占比最大的原料之一。目前重组蛋白药已经成为生物制药领域最重要的产品之一。
当人们将大量的蛋白质数据提供给AI，AI就可以分析研究这些数据从而创建新的蛋白质。在蛋白质设计过程中，AI可以把原先无序、不规则的氨基酸残基拼接成能够和靶点结合的候选蛋白，从而推进新药物的开发。相比传统实验技术测定蛋白质结构的费时费力，AI强大的算力算法和数据处理能力，能颠覆传统的药物研发，加快药物研发速度。
2017年，《Nature》发表文章称，人类可发现的药物分子个数可能是10的60次方，而传统药物筛选办法能够找到的分子数仅约10的11次方，在11次方与60次方之间有一个远未穷尽的大黑洞，这里或许就潜藏着许多新药的可能性。生成式AI或许是创造可能性的有力工具之一。
生成式AI可以基于训练数据生成算法模型，自主生成各种形式的内容。ChatGPT的出现让人们看到大型语言模型（LLM，Large Language Model）的出色效果。
Profluent的蛋白质工程深度学习语言模型ProGen和ChatGP类似，实现了AI预测蛋白质的合成。据报道，Profluent设计的蛋白质是通常需要数百年才能进化出来的高活性蛋白质。由此可以看出生成式AI同样可以学习生物学的基本原理，可以大大提高蛋白质设计效率。
和ChatGPT一样，ProGen模型的创建也是研究人员喂养了2.8亿种不同蛋白质的氨基酸序列，并经过了几周时间的训练。同样地，ProGen也是通过学习氨基酸如何组合成2.8亿个现有蛋白质的语法，才学会如何生成新的蛋白质。ProGen和ChatGPT一样也是经过大量的数据喂养才能使算法模型越来越精准。
众所周知，新药品的研发是一个周期长、复杂的过程，而且失败率高。而随着生成式AI的发展，可以帮助药企更快地识别和分类小的分子和生物制剂，并且改善临床试验的结果。
图注：使用条件语言模型生成人工蛋白质
AI制药面临的挑战
AI快速发展给制药带来新机遇的同时，挑战也一直存在。首先是数据。早在2019年，《Nature Reviews Drug Discovery》发表的文章就将“获取适当数据集”视为AI药物面临的五大挑战之一。数据首先要面临质量问题，GPT-3的训练数据有很多是来自互联网，导致当时人们感觉ChatGPT在胡言乱语。而药物数据的质量更难以保证。同时，药物数据相较其他数据更为敏感，数据都分散在各大医院，很难被科技公司获取和加以使用，数据孤岛不能打破，AI模型的训练就会差强人意。
其次，和电商、金融、游戏等行业相比，在制药领域，数据的丰富性和多样性相差甚远，使用场景也有限。要知道，只有当数据足够丰富时，AI的落地才会更加顺畅。
最重要的一点是，AI制药还会面临监管问题。ChatGPT的火热已经引起各国政府的注意，相应的监管规则正在不断出炉。路透社报道称，3月31日，意大利个人数据保护局宣布禁用ChatGPT，暂停OpenAI处理意大利人的数据，并对其展开调查。德国、法国、爱尔兰等国家也开始准备加强对ChatGPT监管。我国国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理方法（征求意见稿）》，向全社会公开征求意见。当野蛮生长的新兴技术遇上监管之手，未来发展将会充满更多不确定性。
值得一提的是，尽管AI制药是大势所趋，但在传统结构生物学家眼里，AI 是未来，但现在仍差强人意。
颜宁曾表示，AI仍有局限性，AI还需要更大的数据库，更强的算力，更新的算法。2013年诺贝尔化学奖获得者迈克尔·莱维特（Michael Levitt）在接受第一财经采访时表示，“我认为很多结构生物学家不仅仅是在做结构方面的研究，他们也做很多蛋白功能以及药物研发方面的工作，就好像颜宁教授。人工智能只是解放了一部分传统的人力，但是科学的进步仍然需要依靠最聪明的人脑，单靠人工智能恐怕还是不行的。”
结语
AI制药领域备受热捧，AI制药创业公司融资额也日益走高，我们可以看到制药业正在热切拥抱AI，寄希望于这一前沿技术，缩短药物研发周期，降低药物研发成本，提高药物研发成功率，创造更大的商业价值以及社会价值。
但现阶段AI制药在技术和政策上面临着诸多挑战，一些传统药企对AI态度复杂，仍持观望态度。AI制药的商业化前景仍需接受市场检验。
但从长远来看，随着AI技术的快速发展，AI制药仍是未来的发展趋势。当制药企业经验不断积累，AI持续优化，AI在制药业发挥的价值将会越来越大，能进一步促进生物科学的发展，让更多普通人受益。这条路道阻且长，但充满想象力。
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本文源自：南早网
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