百度计算生物研究登Nature子刊！结果超斯坦福MIT，落地制药领域( 四 )

制药领域有一个知名的反摩尔定律：每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量不足一半。
相比之下，利用AI则能在包括用ADMET来做性质预测以筛选药物等在内的步骤中，节省大量的人力和物力，包括辉瑞、阿斯利康等传统药企，也开始纷纷增加AI研发投入、或是寻求与AI公司进行合作。
而AI+新药研发，还只是生物科技爆发中的一小部分技术应用。
放大到整个行业来看，科技对生物领域的促进，本身就正在成为不可抵挡的趋势之一。
此前量子位智库发布的“2021十大前沿科技趋势”中，与生物相关的技术突破就占据了接近一半：
除了利用AI助力新药研发以外，还有CRISPR基因编辑、侵入式脑机接口的落地应用、利用AI预测蛋白质结构的模型AlphaFold2。

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从产业来看，像百度这样的AI公司重仓研究，反过来又说明了AI给生物科技领域带来的潜力和价值。
2018年开始，百度就研发RNA二级结构预测等算法，到后来李彦宏亲自创立百图生科公司，再到与传统药企赛诺菲等合作进行算法研究落地；
李彦宏也不止一次强调过自己对这一领域的看好：
依靠生物计算引擎，能够有效利用大量的生物数据，把药物发现的“大海捞针”变成“按图索骥”。

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不止百度。春江水暖总是技术公司先知。
谷歌母公司Alphabet就在不久前，宣布成立一家新公司Isomorphic Laboratories，研究如何将AlphaFold2在AI+新药研发方向的能力进行商业化落地。
OpenAI也在尝试利用AI模型，训练出能够诊断疾病和预测复杂蛋白质结构等能力的复杂系统……
AI+生物科技，正在成为产业界落地趋势的一种新“共识”。
21世纪是生物的世纪。诚不我欺？
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s42256-021-00438-4
GitHub链接：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/tree/dev/apps/pretrained_compound/ChemRL/GEM
参考链接：
[1]https://moleculenet.org/datasets-1
[2]https://paddlehelix.baidu.com/
[3]https://www.nature.com/articles/549445a
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