盘货互联网的前十年老色哥首发，电子商务透顶是阿谁期间最防御的产业，也更是各个互联网企业的初度集体站队。
彼时，超卓亚马逊、eBay等平台在国外的巨大告捷，以及新物流市集的全面起步，让电子商务成为国内最大的红利市集。
而当初京东、淘宝、苏宁的那次集体站队，不仅创造出了BATJ的巨头花样，以致当初的章程还影响着现今的互联网贸易模式。
如今，AI新药研发的好意思好出路，也启动触发巨头和新创业们的再次集体下注。
在这一切还没尘埃落定之前，少年版块的AI新药研发简直会如己所愿成为新的造富期间，还就只是一场造作的泡沫传闻。
近日，雷锋网《医健AI掘金志》以“AI制药·下一个吹法螺级赛谈”为主题，邀请燧坤智能、英飞智药、宇谈生物、西湖欧米、华为云，五家前锋企业，举办了一场云峰会共享。
手脚这次论坛的演讲嘉宾，燧坤智能CEO曾亥年，以《东谈主工智能重塑生物医药研发的近况与瞻望》为题，进行了演讲。
曾亥年暗意：如今东谈主工智能应用也曾拓展至各个行业，举例围棋、策划机图像、医学影像、安防限制等等，而在新药研发限制，通过阿斯利康、AlphaFold2等药企和AI公司的鼓舞，也逐渐成为共同追捧的热门。
但AI+制药在创造巨大出路的同期也存在许多挑战。
举例，好意思国驰名药化学家Derek Lowe，近日就对于AI制药企业Exscientia和住友集团合作研发的针对将就症的创新药——DSP-1181发难。
率先，Derek 认为这个分子诚然是 AI扶持研发出来的药物，但不一定能够处治靶点自己和临床生物学不了了的问题，而且新分子发现也并不是药物研发的限速设施。
其次，Derek 暗意，也曾有多量雷同小分子被发现，是以把小分子用在OCD顺应症限制的想法并不是新的创新。
终末，AI并莫得处治临床失败率大于90%的问题。
以下是演讲全部践诺，《医健AI掘金志》作念了不转变应承的整理和裁剪：
寰球好，我是燧坤智能的CEO曾亥年，教授配景包括生物学和化学。
本科在复旦大学学习生命科学，之后在好意思国有两段学习资格：分袂主修植物化学，涵盖分析化学和分子生物学，另一段学习资格是好意思国FDA注册律例。
紫色面具 萝莉归国之后作念过一段时刻BD & licensing，然后作念过两年时刻创壮盛物药投资，也算是生物药行业一个从业者。
2019年我加入燧坤智能，成为燧坤智能CEO。
今天很运道能够用一个小时，在这里聊一下东谈主工智能如何重塑生物医药行业，用具体案例陈说行业近况和濒临的挑战，而且和寰球一皆瞻望行业的未来。
率先有个声明，今天所讲的东西许多来自于网上，不代表公司态度，更多的是站在一个全局角度，探讨东谈主工智能和生物医药两者团结的近况。
寰球应该还铭记，2018年电影《我不是药神》在国内上映。看过这部电影的东谈主基本上都会哭。
电影主要陈说的是这样一个故事：由于新药研发的前期参预很大，告捷率很低，因此批准上市新药的订价时常相称高，这就形成国内许多重症病患，非论是吃药照旧不吃药，都是一个难以采用的抉择。
如果吃药，很有可能就会吃得别无长物；如果不吃药，就基本上是烧毁生命选拔示寂了。这是一个相称悲悼的故事。
这部电影对于医药行业算是反面的讲义。医药行业便是以病东谈主为中心，以临床需求的自负为中心，去处治病患无药可用、用不上药和用不起药的问题，也便是可及性和可包袱性的问题。
是以，在今天给寰球共享的主题底下，我写了一小行字：让药神被AI取代。
今天的共享分红四个部分：
第一部分是配景，将一些主见厘清；
第二部分是近况，通过案例陈说东谈主工智能具体应用以及濒临的挑战；
第三部分是瞻望，说说未来东谈主工智能如何转变统共这个词生物医药研发；
第四部分是公司的情况。
技能改进，AI能否“取代药神”？这张图我信托寰球都有看过，映射《我不是药神》里提神突显药价过高的问题，主要源于新药研发三个大问题：失败率高、参预高、耗时长。
我在刚入行的时候，在好意思国问过一个新药研发科学家，“为什么药物研发那么难？”
他笃信合计很奇怪，手脚一个行业里的东谈主，如何连这个问题都不知谈？关联词他平直就回应我，说“如果你有谜底，一个处治决策，那么你的处治决策至少值百万好意思元。”
这内部的失败率，咱们写的是90%，其实远远不啻90%。因为作念任何一款新药，能从临床前推到临床，也便是推到东谈主体实验，基本上都是要万里挑一，以致有可能是百万里挑一。
这样的一个失败率远超90%，参预本钱还要推敲到多量研发失败的药物，这些本钱也要摊薄在一个告捷上市的药物上，是以统共这个词参预用度相称高。
还有耗时，耗时寰球好像莫得什么主见，梗概是9~15年时刻，而任何一个药物上市，专利唯有20年时刻。
这意味着在上市之后，药物能够在市集上独家作念销售时刻相称短。
这亦然为什么药物，尤其是一些相称漠视的急重症新药上市之初就会濒临药价相称高的市集近况。
这是一个势必，企业必须在顷刻的专利保护期内将前期研发参预全部收回，此外还必须有一定盈利。
正因为存在这三个问题，统共这个词行业一直在追求全新技能技能处治难点。
其中有一个技能技能行业冉冉疼爱起来，东谈主工智能，其实分两大块：
一块可以意会成是浅薄的、以章程为基础，去制定相应的或者开发相应的模子；
另外可以用几个关键词轻佻界说（一语气目的、大数据、机器学习等等。）
寰球瞎想一下，这相称于教一个小一又友，给他看几张猫、狗相片，然后让他试图意会什么是猫，什么是狗，接下来，他很有可能就判断出什么是猫，什么是狗。
这样的学习才略，便是基于数据判断学习，这样的学习亦然狭义东谈主工智能界说。
但寰球记取中枢照旧基于大数据的机器学习模子，基于大数据的东谈主工智能模子。
广义AI有一套基于CADD器具，也有一套基于机器学习的器具，这两套器具在不同维度区别相称大。
对于AI来讲，它是基于大数据的机器学习，进一步作念相应特征索要、模式识别。然后这些识别抛弃可以应用在不同的、全新靶点或分子形态。
因此，咱们需要有多量磨真金不怕火数据集开导这样一个模子。
而CADD不太相似，这套表面更像东谈主工智能这一盛或者念中，基于章程的，尤其是基于物理学章程，如量子力学章程、牛顿力学等章程的模子，这样模子更多诓骗在策划解放能、势能等物理参数上。
而且，CADD不是一个弘大磨真金不怕火数据集，而是在特定靶点或化合物上有相应数据，如卵白质靶点结构关联数据，像共晶数据，然后再基于CADD模子搭建构效干系就会愈加准确一些。
AI和CADD在算力方面条目也不太相似，AI对于算力条目其实相对比较低的，但通量比较高。
同期因为AI磨真金不怕火数据一启动便是几十万到几百万条，是以精度相对较高。举例策划百万级别小分子，基本便是几个小时，最多也便是几天时刻。
而CADD需要的策划算力时常与策划精度成正比，精度越高，算力条目也就越高。
举例策齐整个解放能扰动，或者用量子力学策划，需要12个小时以致几十天时刻才智完成。是以CADD和AI机器学习在算力条目方面的离别还相称大。
另外还有两个关键各异：
一是迭代优化，AI可以跟着策划数据量不停提高，以致这些数据不需要归拢个靶点，只须跟着数据不停增多，模子精度就会得到不停进步。
而CADD经常情况可以平直重新作念策划，但重新策划对预算条目也很高。
另外，如果不作念重新策划，CADD就需要一些已有实验数据、已有共晶结构，以致多量结构信息和亲和力数据信息给到软件，否则构建出的模子就不会准确。
这里就有一个悖论，在多量数据情况下，贸易价值就会相对较低。
第二是应用场景，由于东谈主工智能模子、机器学习模子基于数据驱动，是以一般能够作念多量基于生物学预测，如选拔性、毒性预测和成药性等，是以东谈主工智能模子、机器学习模子应用后劲更大。
而CADD更多照旧基于策划化学模子，是以在生物体内简直莫得什么应用场景，这是AI和CADD在算法旅途上的不同点。
回过甚来看，东谈主工智能也曾在许多限制里有了相称多应用。寰球可以看到有围棋、策划机图像、影像识别、安防限制的庸俗应用。
在新药研发限制，这个应用也相称明确，便是通过多量数据作念特征索要以及模式识别。
是以东谈主工智能在生物医药限制中，在新药研发各个重要都可以有多量应用，非论是药物早期发现、靶点发现，还有临床前讨论、临床实验如何挑选合适病东谈主，以及药物上市之后如何拓展相应顺应症、拓展药物全新靶点都有巨大应用价值。
竞相试水，大药企为何拥抱AI？讲结束配景，接下来我想跟寰球先容几个案例，也便是具体近况。
第一个是阿斯利康。
本年3月，阿斯利康在他们的open day里提到小分子新药研发管线中，现时有越过50%名目使用了一部分 AI器具。
由于阿斯利康应用不同AI以及数据科学器具，是以他们公司在新药研发限制里合座告捷率显耀高于行业平均水平。
行业内部平均需要用三年时刻，而阿斯利康只需要用一年时刻；行业里平均需要合成几千个小分子化合物，但阿斯利康只须合成1/3到1/5数目的小分子，告捷率远高于行业平均水平。
另外，阿斯利康也和AI公司开展庸俗合作，比如和BenevolentAI合作，通过疾病学问图谱发现新靶点，再基于新靶点寻找候选药物。
同期，阿斯利康也有两个不同的AI器具，一个是REINVENT，作念编造筛选；另外一个是AiZynth，作念逆合成阶梯策划。
现时也曾有越来越多药企尝试和AI公司，在不同限制开展合作，除了小分子限制，大分子限制里也有药企向AI公司抛出橄榄枝，尤其是新冠疫苗。
其中Moderna就利用了AI和machine learning高效开发新冠疫苗，应用主要有三块：
第一，评估病毒逃遁老色哥首发，即对于免疫逃遁或者疫苗逃遁；
第二，通过东谈主工智能模子在策划疫苗时针对密码子进行优化，即codon optimization；
第三，对mRNA结构作念优化，可以达到两个效果，一个是mRNA二级结构相对踏实，更利于翻译；另外翻译时候能够提高卵白质产量，使得免疫带领和免疫激活处于最强水平。
除了刚才提到两个案例，旧年还有一篇相称重磅的文章，先容MIT的James Collins课题组抛弃：通过东谈主工智能发现全新抗生素。
这项抛弃有一定气运因素，他们所构建的模子其实是基于一个相称小的样本，唯有2000多个化合物，而且只是针对大肠杆菌。
他们便是在这样一个小样本数据中构建模子，再放到6000多个化合物库作念编造筛选，终末在前99个分子中找与传统抗生素相称不相似的分子。
他们终末找到一个分子，也便是Halicin，这个分子与其他抗生素照实长得不相似
寰球可以关注到它与其他抗寄生虫或抗真菌类药物比较接近，如甲硝唑。
完成编造筛选之后，进行大肠杆菌抑菌实验，发现它的抑菌效果还可以，再拿这个分子针对其他耐药革兰氏阴性致病菌作念相应抑菌覆按，发现也有抗菌活性。
因为从一启动开导机器学习模子的时候，并莫得推敲抗生素结构自己，而是推敲抗生素结构关联性，恰是因为莫得推敲到这个机制，是以他们找到了 Halicin。
这是一个完全不相似的抑菌机制：通过轻易细菌细胞膜上保管电化学梯度才略来杀死细菌，也便是这个分子把细菌质子泵才略给轻易，导致细菌莫得办法产生能量，进而导致示寂，是以对于耐药致病菌也有一定效果。
这也证明机器学习模子、东谈主工智能模子在新药研发中，哪怕是在数据量不够情况下，依然有但愿找到相称好的候选药物。
两起争议，AI+制药是造作繁荣？底下两个案例在网上存在较大争议。
这篇文章是2019年6月份发表于Nature Biotechnology上的。
那时这篇文章在业界很飘荡，因为国内传播这个文章时，用到标题是“AI在21天/46天得到先导化合物”。
这样一个标题让传统药化界为之一震：果然能够那么快速率拿到先导化合物？
但好意思国相称有名的药化学家Derek Lowe，亦然生物医药行业挑剔家，却提到了几个不雅点：
第一，这个分子还需要进一步作念优化，换言之这只是一个先导化合物，并不是PCC。
第二，这样一个分子其实和药化学家看一眼就能猜度分子更正相称接近，他这里写的叫“too obvious”，这还有另外一个内涵（便是专利里很可能也曾掩盖掉这个分子，是以并莫得专利空间。）
第三，对应上述提到的“too obvious”，他只是把一个羰基变成一个异恶唑。
我合计这个变化不同东谈主可以有不同的不雅点，但不管怎么，至少看上去结构合座相似度还比较接近。
是以Derek Lowe就认为，统共这个词进程并莫得能够真实证明，AI照实能够把这个进程应用在不同限制内部，从而找到一个最佳的化合物。
这其实还有一个问题，统共这个词进程里用到多量针对DDR1靶点的小分子配体，或者有几百个到几千个。
多量数据构建一个模子，最多作念出来的也便是一个me too、me better，连fast follow可能都不算，更不必说first in class。
那这个进程是不是简直能够应用全新的、数据量相称少的靶点上作念相应药物发现，或者快速找到先导化合物，这其实詈骂常存疑，这亦然这篇文章有争议的场合。
还有一个是对于行业内部炙手可热的一家企业（Exscientia），这家公司一直有多量新闻报谈，最近这段时刻也有一个药物启动临床实验，和住友一皆合作研发针对将就症的药——DSP-1181。
Derek Lowe对此也发表挑剔：
第一，他认为这个分子诚然是AI扶持研发的药物，但不一定简直能够处治掉靶点自己，或者生物学不了了问题，而且他认为新分子发现也并不是药物研发的限速设施。
第二，Derek暗意也曾有多量雷同小分子被发现，是以把这些小分子用在OCD顺应症的限制想法并不是全新。
第三，Derek认为AI并莫得处治临床失败率大于90%的问题。
我合计Derek可能混浊了AI在药物研发中起到一个主要作用，信托AI更多地是被用来判断这个分子是不是稳健OCD顺应症，以及顺应症对应的靶点。
它自己不可处治靶点柔顺应症之间生物学问题，或者临床失败率高问题，AI更多地照旧站在靶点、小分子之间干系去处治第一步—即药物发现。
是以在这个狐疑上，我合计Derek可能对于AI生机太高，勉为其难。
挑战预测，AI互补生物学领路接下来浅薄谈谈逆合成。
从前两年一直到今天，统共这个词业界也曾有越来越多东谈主关注逆合成，国内好几家公司在用不同逆合成器具。
但寰球对于逆合成普遍判断都是对于已有、明确有具体反应旅途的分子，逆合顺利果相称好。
因为它相称于策划机记取了统共反应旅途，以及这些反应旅途每一个原料、底物、价钱、反应的得率。
是以当给到一个它见过的分子，逆合成旅途保举詈骂常快速。
但咱们频繁碰见都新分子，像现时的新药研发，非论是作念fast-follow，照旧first in class，为了有我方的专利空间，策划出来的一定是全新分子，以致之前从来莫得东谈主报谈过。
而这样一个分子合成旅途一定是新的，此时策划机再作念保举就会存在一定问题。
是以咱们得到的反馈是，寰球认为从逆合成角度，现时能起到作用还相对有限，但咱们信托在不久将来，逆合成预测一定会作念得越来越好。
现时单步反应也曾作念得很可以，在未来多步反应一定也会作念得越来越好，而且能够把不同维度信息透顶整合进来，包括原材料本钱和可及性等关联信息。
我这里还想讲的是对于hERG预测。
咱们拿过我方的数据作念相应实验，终末得到的论断便是，现时主流的hERG关联模子准确率都不太高，关联性基本在0.1~0.2之间。
为什么会出现这个问题呢？
这与一启动模子建模有很大干系，也便是磨真金不怕火数据集诚然是对的，但模子总体的框架念念路，并莫得真实作念好相应特征索要和模式识别，导致策划机基于这样一个数据集“学歪了”，或者有一定bias，背面预测就会出现多量问题。
我信托跟着对于hERG自己生物学领路的进步，以及更多磨真金不怕火数据集，模子最终的合座关联性会得到不停提高。
还有一个案例和肝脏毒性关联，便是药物带领肝脏毒性 drug induced liver injury。
矜重药物带领肝脏毁伤会知谈，在作念动物模子、细胞模子，照旧作念酶能源学实验时不雅测点完全不相似。
但建模时候到底用什么样数据，用什么样算法框架分析学习数据，其实需要不同算法模子团队，需要基于我方判断领路去作念相应模子。
这里很容易把不同数据混到一皆，导致模子什么都莫得学到，或者对将特定数据类型开导一种模子，但预测却是另一个类型。
举例，想作念生化实验数据模子，但我想预测细胞水平数据，这样很有可能会以火去蛾。
是以在这个限制中，算法模子、机器学习模子、东谈主工智能模子一定要凭据具体数据集、具体问题作念相应迤逦。
还有抗原选拔预测，咱们在新冠期间针对新冠病毒作念过多量MHC I表位团结预测，其中几个场合需要寰球关注：
第一，东谈主类其实有不同MHC表位，这些不同MHC表位在每个东谈主发生率是不同的。
是以咱们输血时候要分血型，如果是器官移植则还要看亚型，不同MHC或HLA型对应表位亲和力越好，或者表位被呈递展示出来可能性越好，其实会很不相似。
举个例子，有一段表位在两个不同亚型东谈主种亲和力不同，出入10倍也就意味抗原策划时候要推敲生物学本谴责题，不可浅薄认为某一特定HLA亚型最优表位，平直作念抗原选拔。
除此以外，还要更多推敲自己表位生成是否合适天然功令，以及当表位生成之后，如何策划统共这个词抗原，应该把不同表位串起来，照旧平直就用一个完好S卵白。
还有一个点RBD排序并非最高，我看一个文件，写到RBD肇始氨基酸是300多到500多，并莫得出现时前10名。
现时有许多疫苗用到的都是RBD表位，那是不是咱们应该用一些其他表位，或者其他抗原去策划新冠疫苗，尤其推敲到灵验引发细胞免疫。
这亦然从东谈主工智能角度，反过来可以赐与咱们生物学角度在疫苗策划上的反念念。
另外通过密码子优化增多卵白质抒发量，还要推敲问题就更多，举例密码子优化模子在某一个卵白质能作念到最优同期，在其他卵白质是否也能通用。
另外，影响卵白质翻译因素也有许多，这些是不是都也曾推敲进来，照旧只推敲了一部分。
在作念卵白质的密码子优化时，还推敲产量、卵白质踏实性的干系，这些都是东谈主工智能模子构建过程中需要处治的问题。
AI在统共这个词生物医药限制应用中，寰球可以听到许多主见，包括探索更庸俗化合物空间、从多量数据里学到许多礼貌再反哺不同限制，以及应用在全新靶点或全新分子角度再提高遵循等等。
其实真实判断东谈主工智能模子应用价值角度有许多，下图右侧是浅薄胪列一些，天然，这些都是基于我方的一些不雅察，不一定完全正确。
咱们信托短期东谈主工智能跟生物药团结，更多照旧东谈主脑和机器，或者human Intelligence和artificial Intelligence之间的合作互动。
这个图寰球看到过许屡次是DMTA的进程，从启动策划（Design），然后把实验作念出来（Make），再作念测试（Test），再作念分析（Analysis），终末反过来的一个轮回。
东谈主工智能在建模时候远比寰球瞎想要复杂，许多东谈主可能以为东谈主工智能建模，便是我有许多数据，再建了一个模子，然后就很容易到达极端。
其实不是这样，真实大数据分析是反反复复、起起落落，有许多问题，很有可能建出来的模子既莫得学到合适特征也莫得学到应有模式，预测出来全是瞎猜，以致可能比丢硬币准确率还要低。
这个时候就需要寰球回过甚来看一下，究竟是什么场合出了问题，是最早的需求出了问题？照旧数据自己出了问题？数据清洗出了问题，照旧终末对于统共这个词数据的建模错了、框架、算法选拔错了？抑或是特征工程用错了？或者合座判断范例和判断依据错了？
是以建模过程相称复杂，这亦然为什么在短期内咱们依然需要Human Intelligence和artificial Intelligence一皆来合作，才智最终达到生物医药研发上遵循进步。
AI和生物科技在新药研发限制内部的深度会通践诺基本上这个内外都框进来了，大部分聚焦在候选分子的发现或者优化上。
这些优化也曾不仅局限于小分子，可以是多肽、表位抗体抗原选拔、疫苗，也可以是生物大分子药物。
除了这一块，临床前多量讨论也可以跟东谈主工智能相团结。
临床实验中，AI可以去找到相应生物标识物，包括对一些病东谈主分析以便咱们找到对应病东谈主，进而找到相应会诊设施，终末能够使得临床实验告捷率得以提高，病东谈主受益更多，不良反应更小。
还有药物再利用，单用也好，作念说合疗法也好，也包括最浅薄平爽直速利用东谈主工智能算法、模子、剧本、爬虫作念信息齐集和详细，构建学问图谱，终末还能汇总起来给到科学家快速作念判断，这便是策划机一直以来的关键作用。
中耐久来看，东谈主工智能是全面整合到或者说是赋能生物医药的各个阶段的：
第一，能够通过东谈主工智能进步疾病领路，包括虚弱领路，包括与干细胞关联、再生医学关联。
第二，能够拓展疾病调整创新平台，和不同、全新的一些therapeutic modality合作，不单是是小分子，可以是多肽、大分子，多肽+小分子、单抗的大分子，各式万般的核酸类药物。
这里有一个小例子，AI在肿瘤调整限制的应用。
从一启动靶点发现，到药物发现，终末确定说合疗法，哪些病东谈主哪些药物是最有用，以及如何确定给药剂量，统共这个词进程都是可以用到东谈主工智能、机器学习模子去起到相应扶持赋能、进步遵循作用。
终末先容一下咱们公司的情况。
咱们照旧一个初创型企业，于2018年9月份在图灵东谈主工智能讨论院匡助下孵化配置，公司注册在南京。
现时在北京有我方东谈主工智能算法研发中心，在上海有新药研发中心和商务中心，统共这个词技能团队领有可以从0~1建模才略。
因此，咱们过往非论是学术上照旧研发上，其实都有多量优良track record，可以作念多量模子从0~1的重新开发。
咱们我方也有许多软件文章，包括也曾苦求了的好几个模子的专利。小分子全球PCT专利也曾提交两个，后续也在写几个新小分子专利。
咱们和其它 AI公司不太相似在于，咱们不聚焦策划化学或者物理化学上，咱们更多聚焦在多限制。
举例刚才提到的小分子、多肽大分子等，咱们都有相应模子可以掩盖到，而且咱们也有才略为 CRO、为新药研发作念相应模子开导。
咱们现时合作单元也曾越过20家，自主研发名目越过8个。
统共这个词新药研发的进程詈骂常漫长的，都是串联的过程，咱们现时在作念的事情其实是在降本增效，通过东谈主工智能平台和不同合作方合作，赋能创壮盛物医药的研发。
咱们信托未来相称短时刻里，也许是3~5年就能够重塑统共这个词生物医药的研发进程，通过这样一个生物医药研发进程重塑再造。
咱们可以真实进步新药研发遵循，从良友毕(让药神被AI)。
问答重要Q1、AI公司的数据开端一般从那处来？
曾亥年：一般情况下寰球都是几个开端：
①公开数据。公开数据现时也曾有许多了，但有几个瞩目事项：
一个是公开数据的质地很有可能是有一定问题的；
第二，公开数据其实会有多量的数据缺失，以致会有一些荫藏的标签，而这些标签会导致建模的时候出现一个虚高的模子准确率。咱们也曾有用过某一个数据库内部的某一个类型的数据，咱们合计这个数据是蛮好的，关联词用完之后，模子建完发现抛弃极度契合，这内部一定是有荫藏标签的，这并不是一个真实的那么好的预测抛弃。是以像这种公开数据，寰球一定要当心；
②我方实验数据；
③咱们通过合作方会去作念的一些数据。其实像咱们公司还会关注专利内部的一些数据，然后这些专利的数据咱们我方有一整套高通量、无数目的自动化索要数据的器具，是以这些数据也可以拿来手脚磨真金不怕火数据。
Q2：AI的靶点发现如何作念？
曾亥年：新靶点发现是很难的，新靶点发现，尤其现时一般情况下，我认为分两种，一种是靶点自己是一个信号通路里，但信号通路可能畴昔寰球不温情。
但通过多量数据组学分析之后，找到这个靶点，还有从肿瘤角度，可能尝试更多寻找突变靶点，这亦然从多组学数据寻找。
Q3：似乎部分药企也有我方AI建模的才略（刚才提到阿斯利康50%的进程都用到AI），那药企愉快为面向燧坤这样的AI+制药付费吗？药企是不是更倾向我方建模？
曾亥年：咱们有遭逢过不同的两种公司，一种公司是愉快用钱的，而且他不仅是愉快建模，也愉快通过建模得到一系列asset，还愉快共享一部分ownership。
但也有企业不肯意作念这方面付费，是以这在贸易环境内部耐久是有区别的。
如果寰球关注大药企，尤其是西洋药企和AI公司合作，基本都上都是付费，而且金额都不少。
Q4：NLP的summarization可以已毕到什么进度呢？AI可以归来提真金不怕火上万篇论文的精髓，然后给一个问题的处治决策吗？
曾亥年：其实可以已毕很细，举例可以作念到药物分子靶点、顺应症、不良反应、药物彼此作用，以致用具体哪一个assay来作念相应数据分析实验考据。
用什么样细胞模子，用什么样动物模子， NLP可以整理到相称细，天然这取决于每一个团队自己才略。
NLP只是一个或者念，不是安适去网上扒NLP器具，就能把这些东西都作念好，这中间照旧有多量磨真金不怕火过程。
Q5：跟生信比较作念多组学分析的区别在那处？
曾亥年：生信是很有可能可以找到数不胜数个不同关键点，就咱们支持都叫biomarker，这些biomarker如果都去分析的话，时刻元气心灵会许多。
从策划机角度，从AI角度，它可以基于一系列biomarker找出他认为最攻击的几个关键生物标识物，然后再通过这些生物标识物，或者说是靶点、某些信号分子、一些factors再去作念进一步分析。
而且当组学数据填塞多的时候，生信分析起来是很横祸的，策划机机器学习模子会更快一些。
Q6：真实天下数据讨论在 Ai药物研发中的价值和局限性？
曾亥年：今天莫得讲真实天下数据，其实真实天下数据在统共这个词药物研发中起的作用相称大。
咱们也曾作念过和苏大附属儿童病院合作的名目，主若是儿童急性T细胞白血病用药预后。
范例疗法中会使用一些激素药物，关联词会有一部分小一又友其实莫得反馈，如果用药前能够判断是否有反馈，在临床上会很有匡助，这是一种类型的应用场景。
还有一种类型在临床上头汇总多量真实天下讨论数据之后，很有可能找到最稳健某一个特定药物一群病东谈主，或者对病东谈主去作念分类，然后找到对应biomarker，终末这个biomarker可以手脚一个奉陪会诊的器具。
还有一种可能性是通过多量组学数据，反过来再去找老药新用契机，这个其实是一个突出复杂的问题，需要和生物学家，临床大夫一皆接头。
Q7：数据来自文件，数据的可靠度如何处治？
曾亥年：经常情况下，如果咱们都用是IC50的数据，尽管他用的测试设施可能不完全相似，但咱们默许只须都是biochemical assay，不是cell-base的assay，应该都是基于酶能源学、基于酶活去作念的相应的一个测试，这个数据还可以通用。
但这可能存在不同批次之间所得数据也可能会不相似问题。
是以这个问题其实是从建模角度照实是一个挑战，好在经常情况下 biological variance不会那么大，配景杂音从大数据角度也可以隐忍。
Q8：deepepMHC是也曾发表的吗？
曾亥年：MHC模子寰球如果温情的话，可以查到蛮多团队开源模子，但我站在生物药行业角度，这些MHC模子还有各式万般问题，其确切刚才的幻灯片内部有浅薄提到过。
Q9：Alpha fold价值多大？
曾亥年：我不想在这里引起很大的一个争议。但很早畴昔，咱们其确切不同的局面接头过这个问题，Alpha fold2是不是 AI或者策划生物学内部的一个奇点事件。
其实站在我的领路领域内，我认为是一个奇点事件，但这里有一个问题，其实有许多卵白质不是因为莫得结构作念不出药来，而是因为即使有了结构，我依然作念不出药来。
是以Alpha fold奇点事件照实对于非论是新药研发也好，照旧生物医药生命科学限制的讨论也好，都是有相称大匡助。
但他们要作念的使命还许多，比如第一个，现时能作念到规复成为一个snapshot，便是我给你一段序列，你告诉我卵白质应该长什么形式，三维结构应该是什么形式，对应其实是一个晶体衍射结构，或者是一个冷冻电镜结构，这还只是是一个snapshot，一个固定静态的结构。
其实真实要温情的是卵白质的动态结构，或者说是卵白质和其他的小分子，以及配体，包括多肽，其他的卵白质复合物内部的component，它们之间的彼此作用，这是一个动态的过程。
这个过程其实需要技能，包括策划，还要比现时Alpha fold2更进一步，是以留给咱们自后要作念的事情还有许多。
Alpha fold2是有价值的，关联词这个价值，这个拐点事件背面要走的路其实还很长。
Q10：PPT提到药物临床失败率高达90%，关联词恒瑞等公司临床告捷率接近100%，指示是什么原因？为什么离别这样大?
曾亥年：其实国内临床告捷率高主要原因是寰球基本上都是作念fast-follow，作念fast-follow的告捷率是比较高，而作念first in class告捷率是很低的。
Q11：未来AI制药主要贸易模式照旧里程碑吗？照旧更多会变成我方作念管线?
曾亥年：这个莫得非黑即白贸易模式。CADD元老级公司薛定谔贸易模式最早时候是卖软件，背面除了卖软件也去换一个小公司 startup的股权。
寰球都玩弄说可能嫌这个股权拿太少了，是以他们就改我方作念pipeline了。
是以您看一个公司30年的公司从最早卖软件到终末我方作念pipeline，其实这中间也莫得什么对错，包括我在PPT内部有提到 Exscientia。
那家公司其实是一个纯 CRO企业，很有可能他们以后也会我方去作念管线。我合计莫得一个非黑即白的贸易模式在内部。
但凡要跟生物药团结，
平台可以相称棒，但最终你一定要作念到具体drug candidate，非论是小分子、大分子、多肽，但你一定要作念到一个candidate，然后要把 candidate推到临床，真实处治临床上的问题，才是专诚旨的。
Q12：90年代硅谷也曾流行过一轮IT+BT？
曾亥年：有位敦厚提了90年代硅谷也曾流行过IT+BT。其实CADD最早时候出生于80年代末，90年代初。
30年时刻，CADD发展到现时有很大繁芜和飞跃，但我认为莫得达到那时统共这个词行业对它的一个预期，因为CADD第二个D是design，不是discovery，是computer aided drug design。
如果寰球在药企内部待过，其实也知谈作念CADD的东谈主在药企内部其实是时常依附于药化部门或者data science部门，这很莫名。
现时因为CADD和AI深度会通之后，跟着IT+BT统共这个词发展标的和趋势，我信托会带来许多不相似的东西，因为 machine learning能够作念到许多原先CADD作念不到的东西。
是以在这一块，咱们统共这个词 AI+生物制药行业内部小伙伴们应该都有这样信心，真实去作念一些事情。
终末，感谢寰球参与这次的沟通。雷锋网雷锋网
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