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如果说有哪个行业的转型时机已经成熟，那么制药行业一定算其中一个。
在制药领域曾有人提出了一个著名的“反摩尔定律”（Eroom’s Law）：投资10亿美元得到的上市新药数目每9年就减少一半，即研发一种新药的成本每9年就会翻一番。另据Pharma Intelligence的报告，当前新药研发的整体成功率只有10%，对于小分子药物更是仅有7.5%。大型制药公司研发的投资回报率现在有接近成本的趋势，且预计会进一步下降。因此，新药研发工作越来越需要考虑“成本和成功率的balance”。同时，市场和监管机构对于创新药的要求不断提升，行业内也渴求新技术、新方法的出现，帮助提高新药研发的效率。
在这样的背景下，人工智能（AI）等先进技术对药物研发全过程的赋能效应越来越显著。在药物发现领域，随着大规模算力的普及，各种算法和模拟技术得到广泛运用，从早期基于QSAR（定量构效关系）的模型到CADD(计算机辅助药物设计)，再到近几年AIDD（AI辅助药物研发，AI Drug Discovery）的蓬勃发展，这些药物发现工具迭代及模式的转变，促使药物发现工作产生了从劳动密集型到计算密集型的变化。
QSAR（定量构效关系）是使用数学模型来描述分子结构和分子的某种生物活性之间的关系，是在传统构效关系的基础上，结合物理化学中常用的经验方程的数学方法出现的。在早期的药物设计中，定量构效关系方法占据主导地位，不过后来随着计算机算力的提高以及众多生物大分子三维结构的测定，基于结构的药物设计逐渐取代了QSAR在药物设计领域的主导地位，但QSAR仍在药学研究中发挥重要作用。
CADD(计算机辅助药物设计)是以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预测药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法，40多年来在化学药物设计中得到了广泛认可。其充分获取并利用了数据库和既有专家经验的积累，在分子设计和虚拟筛选展现了优势。但是由于CADD发挥作用仅仅依赖已有数据库积累，其可拓展能力具有局限性，导致使用CADD生成的分子较难跳脱现有思路、生成新颖骨架结构的药物分子。
CADD中基于结构的药物设计（SBDD）和基于配体的药物设计（LBDD）
相比之下，AIDD（AI辅助药物研发）能够摆脱数据库丰富度不足的束缚，脱离对靶点结构信息的依赖，使用新的算法探索更为广阔的虚拟化学空间，获取全新分子结构，甚至可能针对过去的“不可成药靶点”设计具有生物学效应的分子。同时，AIDD倾向于机器对数据库信息的自我学习，为药物发现打破常规的结构壁垒，覆盖了机器学习和深度学习，能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、全新分子生成、成药性和可开发性预测及优化等多个环节。
值得一提的是，关于CADD和AIDD之间的关系，国内AI制药独角兽企业晶泰科技的技术总监张臣博士曾在一次分享中提到，“AIDD与CADD并非对立，而是相辅相成的，由AIDD设计的药物也需要经过CADD去验证，因此这两者都是服务于新药开发的有力工具。”
为了让大家更好地了解AI在医药领域的应用与发展，晶泰科技和药融圈将于7月13日15：00联合举办【看得见的AIDD——开启药物发现新模式】主题线上研讨会，本期分享将从算法和计算技术发展的维度，总结归纳每一次模式转变的关键推动要素及影响；探讨未来更前沿算法和应用的可能发展方向；还将可视化展示晶泰科技智能化算法系统和AI模型在解决药物发现关键环节中的工作原理和流程。
我们诚挚邀请您参加本次线上分享会和两位老师共同探讨！
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参考资料：
HowAI can Fundamentally Transform Drug Discovery and Nanomedicine｜NanoMagazine；
Macalino,S., Gosu, V., Hong, S., & Choi, S. (2015). Role of computer-aideddrug design in modern drug discovery. Archives of Pharmacal Research,38(9), 1686-1701.；
Dr.X｜从药物设计的发展看AI药物研发的兴起；
