Illumina的这些举动不仅仅是出自将其业务由测序工具变为多元化来应对潜在的份额损失的考量 。 面对新药研发周期长、费用高、风险的普遍特点 , 将AI应用于靶点发现、化合物合成、新适应症发现、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计、药品检查等场景无疑代表着未来的一种提高成功率、降低成本的方向 。 生物学50年来重大难题——蛋白质折叠预测的攻克就出自于谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的深度学习算法AlphaFold 。 Illumina的首席技术官AlexAravanis指出:“人类遗传学和AI的学科交叉将会带来下一代的药物发现 。 ”而作为基因测序市场霸主的Illumina , 恰巧手中就掌握着解决现有未被满足的疾病治疗方案需求的工具 。
不过 , 目前AI药物研发尚处于起步阶段 , 全球范围内尚无一款AI研发的药物成功上市 。 IT巨头、AI药物研发初创企业和大型药企凭借各自的资金、算力、数据经验等优势切入行业 , 能否找准适合自身的商业合作模式进行取长补短 , 真正走到盈利那一步 , 还需要时间来给出答案 。
【Illumina联手阿斯利康进军AI制药,前景几何?】撰文|风立宵
排版|文竞择
参考资料:
[1]https://www.fiercebiotech.com/medtech/illumina-joins-astrazeneca-ai-driven-drug-discovery-project
[2]https://www.illumina.com.cn/company/news-center/press-releases/press-release-details.html?newsid=610e7fbe-cae9-4f64-a07d-8ebabce60b38
[3]https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/genbio.2022.29036.gil
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