一個原研新藥的研發成本非常高昂！帶您了解新藥為什么那么貴！

首先，隨著技術突破，大量最新的蛋白質預測數據庫還有設計軟件已經準備就緒。由谷歌主導的結構數據庫，已經公開釋放了大概2億個蛋白質的結構模型。而扎克伯格的Meta公司推出的esm-fold軟件，直接向全世界免費提供了超過6億個蛋白質的三維結構數據。在蛋白質設計工具方面，無論是戴維·貝克的RoseTTA Fold、還是第3代AlphaFold軟件，還有國際蛋白質數據庫PDB提供的全新服務，都能為準備入場的玩家助上一臂之力。而已經入場的玩家，主要集中在生物醫藥行業。

可能很多人都會有這樣的一個感慨，那就是：好的藥、新的藥，為什么這么貴？原因就在于想要研發出一個全新的藥物，平均需要花費26億美元和超過15年的時間。在這其中發現藥物的靶點，并且找到那個可能有效果的藥物分子，大概就需要消耗超過10億美元和8年時間。但是人工智能的出現、還有蛋白質預測領域的突破讓我們突然意識到，對于像藥物開發這種長周期的復雜問題，其實我們不需要在每一個環節都得到確切的結論。對于這種很難證實、但是容易證偽的工作，我們完全有希望通過人工智能的介入，把找到候選藥物分子這個環節的成本縮減到幾百萬美元，把時間縮短到一兩年之內。如果能夠做到這一點，我們完全可以把藥物的研發成本降低40%~60%。

就在最近，不斷有好消息傳來。Iambic制藥公司借助人工智能工具和思路，只花了9個月時間，就開發出了一款全新的藥物候選分子，并且在24個月內進入了臨床實驗。我國復旦大學郁金泰教授團隊聯合馮建峰/程煒團隊運用人工智能技術，成功篩選出了一種叫做YWHAG的新型阿爾茲海默癥標志物，這種標志物在老年癡呆早期篩查中的準確率高達85 - 96%。

在醫學影像方面，人工智能技術也展現出了巨大的潛力。在2024年的聯合國人工智能峰會上，有這樣一則病例，一位咳嗽患者只是去做了一次常規的CT，但是人工智能圖像識別系統非常敏銳地發現，他很有可能患上了早期胰腺癌。正是通過人工智能提醒，這位患者及時確診并通過手術被治愈了。除此之外，在人類歷史上大概有30%的高質量數據都是和健康醫療有關系的，但是這些健康醫療數據里僅僅只有5%得到過有價值的深入分析，而處理和分析數據正是人工智能最擅長的事情！通過對這些沉睡中的金礦進行挖掘，很多以前我們束手無策的健康和長壽問題，說不定就能找到答案。

面對如此喜人的形勢，商業機構預測，在人工智能醫療領域，每年的增長速度將超過29%。到2032年的時候，產值將達到700億美元。所以一時之間，人工智能醫療領域成為了全球投資界的新熱點。像是大家都熟悉的英偉達公司，它投了14家制藥企業。而亞馬遜公司和4家全世界知名的制藥巨頭合作，建立了兩家大型的人工智能服務企業。谷歌公司開始和insmed深度合作。而我們國內的科技巨頭，無論是騰訊、阿里、百度還是華為，都已經深度介入人工智能醫療領域。

但在我看來，現在已經發生的一切，其實只是人工智能對于這個世界重構的開始。