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技术|AI赋能药物研发得到专家高度评价 但尚难依靠AI实现First-in-Class( 二 )

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AI尚难做到First-in-Class
在此次会议的圆桌讨论环节 ， 研发热度与无序竞争导致创新药赛道拥挤成为嘉宾热切讨论的议题 ， 当被问及能否借助人工智能使企业能够快速突破First-in-Class的研发时 ， 蒋华良坦言：“AI现在很难做出First-in-Class ， 基本上还是me-too为主 。 不要对AI抱有过分高的希望 ， AI是赋能的技术 。 目前资本对于人工智能的追捧过热了 ， 要理性看待这项技术 。 ”
“AlphaFold并没有解决蛋白质科学所有的问题 ， 比如说小分子和靶标蛋白的相互作用没法预测、动态变化的就搞不定、蛋白质与蛋白质相互作用的也搞不定 ， 这些问题的复杂性是目前AI无法解决的 。 ”蒋华良表示 。
据采访人员了解 ， 即便是人工智能自身 ， 目前也存在许多缺陷 ， 首先是有偏的数据集 ， 尤其是在生物医药领域 ， 涉及患者隐私问题会对临床数据的运用造成限制；其次是模型的偏差性 ， 化合物与人体靶点反应过程非常复杂 ， 数据稳定性和可重复性差 ， 从而影响到了AI建模 。
因此 ， 目前判断人工智能是否能让国内药企突破First-in-Class、实现弯道超车为时尚早 ， 只有对有价值的临床数据进行持续的积累 ， 进一步完善AI模型 ， 人工智能技术才能为药物研发带来一个更加光明的未来 。
每日经济新闻

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