人工智能在制药行业展现出前景，通过加速研发和降低成本 | PYMNTS.com
作者：PYMNTS
人工智能（AI）正在改变制药研究，缩短了研发时间线，并有可能降低药品价格，在这个行业中，长达十年的研发周期和数十亿美元的定价标签是常态。
这项技术变革由诸如以下项目所体现：AI驱动的RNA工厂(AIRFoundry)，是的一部分75亿美元的投资由美国国家科学基金会（NSF）在五个生物制造工厂开展的一项倡议。该计划旨在利用人工智能来简化RNA研究和药物开发，代表着将先进科技融入制药过程的更广泛趋势。
“能够在其研究活动中融入人工智能使用的制药公司可以获得巨大的商业利益。”托马斯·克吕兹，风险投资公司的总经理创业实验室“首先，成本的降低。如果药物发现过程能够加快，并且临床试验的成功率提高，那么公司就可以减少其研发成本。”
加速发现
AI加速在药物发现的早期阶段尤为明显，其中机器学习算法可以快速分析大量生物医学数据以史无前例的速度识别潜在的药物候选者。
人工智能的影响不仅仅局限于最初的发现阶段。“人工智能使得许多临床试验任务能够更快地完成，包括但不限于将医疗中心的电子健康记录（EHR）转移到申办方的电子数据捕获系统（EDC）。”伊多·佩莱格，临床试验公司首席执行官兼联合创始人Yonalink（这是一个品牌名称或特定术语，保持原样）告诉PYMNTS。
自动化和错误减少可以显著加快临床试验的速度，而历史上的临床试验通常是药物开发中最耗时和最昂贵的部分。
“针对患者招募的AI解决方案可以帮助识别最适合特定试验的患者，并且这些患者最有可能顺利完成整个试验而不会出现不良事件或中途退出，”佩勒格说。
财务影响
人工智能发展的财务影响可能是重大的。
“近期的研究表明，处方药销售额每天损失在84万美元到140万美元之间（取决于治疗领域），”佩勒格说道。“这意味着每次试验延迟都会给赞助商带来显著的财政损失。”
成本降低不仅来自于更快的开发时间，还来自临床试验成功率的提高以及在整个研发过程中资源使用的效率提升。
“能够在其研究活动中应用人工智能的制药公司可以获得巨大的商业利益，”Kluz说。
美国国家科学基金会（NSF）在生物工厂的投资代表了推动这些能力普及化的重大举措。作为面向用户的服务设施，并拥有互补的内部研究项目，这些生物工厂将提供广泛的先进技术访问权限，有可能缩小大型制药公司和小型生物科技初创企业之间的差距。
技术民主化可能会重塑制药行业的竞争格局。
“人工智能将通过迫使发起方采用基于人工智能的技术来争夺第一个进入市场的位置，从而重塑临床试验行业的竞争格局，”佩勒格说道。
人工智能对药物开发的影响可能不仅限于加速时间线和降低成本。它还可能导致更个性化和有效的治疗方案。人工智能分析海量数据的能力可以帮助识别人类研究人员可能会忽视的细微模式和关系，从而导致更具针对性的疗法，并有可能发现罕见疾病的治疗方法。
将人工智能融入药物研究并非没有挑战。
“AI内部存在诸多偏见。在AI构建过程中融入的数据、代码和图片都是主观的，无法保证客观真理，”Kluz强调，在药物开发中需要对AI生成的结果进行严格的验证，并谨慎监管AI系统。
监管机构需要适应这一快速变化的环境。美国食品药品监督管理局（FDA）及其他全球各地的监督机构已经开始应对如何评估人工智能辅助的药物研发过程，并确保这些过程达到与传统方法相同的严格安全性和有效性标准。
人工智能在药物开发中的潜在好处是显著的。
“人工智能将通过降低药物研发成本来重塑药品定价，这最终将使赞助商能够减少消费者的药物费用，”佩勒格说。“七 percent 的美国人遭受医药贫困的困扰，如果药价降低，这种情况可能会得到缓解或减轻。”
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