近日，有消息称，微软和诺和诺德正在进行一项多年的合作，以将微软的计算服务、云和人工智能(AI)与后者的药物发现、开发和数据科学能力结合起来。而诺和诺德在9月12日的一份新闻稿中也表示，根据合作关系，微软将提供人工智能技术、基础科学模型和专业知识，并与诺和诺德的数据科学家和早期研发领域的专家合作，以加速制药的研发。
业内表示，近年来随着技术的不断发展，人工智能在药物研发中的应用取得了一些进步。如靶点发现。人工智能程序——AlphaFold2的出现，为药物靶点的发现提供了一种更高效的方法；再如药物分子寻找。经过多年的积累，已经有了非常庞大的药物分子数据库，通过深度学习，挖掘、分析药物分子数据库，便可以快速找到所需要的药物分子等。
据悉，上述药企诺和诺德称，合作产生的AI模型将应用于几个用例。一个用例着重于对来自文献、科学报告和论坛等来源的信息进行自动总结和分析，以获得科学见解。第2个用例旨在开发预测一个人患动脉粥样硬化风险的模型。该公司补充称，人工智能还将被用于识别新的靶点，并建立疾病的生物标志物。
近年来，人工智能(AI)加速助力新药研发，几乎参与了从药物靶点发现到临床试验全流程。业内表示，目前，AI可谓掌握“十八般武艺”，已可赋能药物研发不同阶段，涵盖靶点发现、老药新用、化合物筛选、分子设计及优化、临床前实验结果预测、患者招募分组等。
另外有人士表示，AI可帮助突破“反摩尔定律”，加速药物研发的关键步骤，如靶点发现、化合物设计与生成、临床试验设计与结果预测等，从而缩短研发周期、降低研发成本，提高成功率。
如今利用人工智能推进药物研发成为医药领域热点话题。如英矽智能基于人工智能药物研发平台Pharma.AI研发的IPF(特发性肺纤维化)候选药物ISM001-055，于今年7月已启动在中国的1期临床试验，完成了头批健康受试者给药。据悉，这是头一个在中国进入临床试验、由人工智能发现和设计的药物。
此外，国际医药大厂赛诺菲8月宣布，已与AtomWise达成协议，双方将在多达5个药物靶点的计算发现和研究方面进行合作。赛诺菲预付金额达2000万美元，并承诺在里程碑阶段投入高达10亿美元。而在此次合作前，赛诺菲还扩大了与另一家人工智能药物研发初创公司Exscientia的合作。赛诺菲预先支付了1亿美元，并承诺投入至多52亿美元与该公司合作，开发最多15种小分子药物。
人工智能(AI)技术正在从成本、效率等方面重塑制药行业，未来将具有巨大的发展空间。不过从目前来看，有人士指出，AI在临床上的应用实际上还并不多，大多数的AI创业公司都集中在药物发现这个阶段，也就是研发早期，而在临床前研究以及临床试验环节，相对较少。
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