日前，上海生物医药产业周期间，阿斯利康宣布全球R&D中国中心全面升级后正式落成，上海国际生命科学创新园和医学人工智能创新中心同步正式开园根据消息显示，阿斯利康全球R&D中国中心作为全球R&D网络的重要成员，将深度参与阿斯利康全球R&D的新药研发，从R&D管线布局和R&D战略制定到产品全生命周期的研发和营销，涵盖肿瘤，呼吸，免疫，心血管，肾脏，代谢及罕见病等广泛疾病同时，在医疗领域，AI技术与药物研发的关系进一步融合，有望帮助加快生物医药的研发效率

阿斯利康环球R&D中国中心总裁何静博士对21世纪经济报道等媒体表示，40年来，AI在医药领域的探索和应用不断加速，人工智能的成熟成为医药领域发展的关键点伴随着新的行动目标和机制越来越少，制药企业需要投入更多的人力和力量来打造拳头产品如何提高研发效率以及如何利用现有技术手段赋能药物研发，人工智能的作用变得越来越重要

人工智能在研发上的合作范围越来越广泛，从药物发现过程到全生命周期但是，在这个过程中，我们也需要找出目前人工智能的局限性一方面，生物学本身过于复杂，我们对生物学的理解过于有限，也导致临床研究结果存在一定的不确定性，另一方面，现有的人工智能大数据在结构和质量上都存在一定的缺陷这就需要业内多方共同解决这些问题何晶博士说

利用人工智能技术布局药物研发。

伴随着5G时代的到来，人工智能等技术的成熟，以及疫情的催化作用，智慧医疗的发展也按下了快进键从公共卫生管理到医院智慧升级，患者就医购药，医疗健康迎来全方位升级以人工智能，大数据，云计算为核心的数字技术成为推动这一升级的数字引擎

IDC数据显示，到2025年，人工智能技术应用的总市值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一在中国，医疗与数字技术的结合发展迅速，日益显示出巨大的潜力人工智能赋能健康解决方案是阿斯利康医学人工智能创新中心本土化战略布局的重点方向之一

此前，在谈到应用人工智能帮助新分子发现和开发新的疾病治疗方法时，阿斯利康中国区副总裁，医疗事务部负责人杨海英也向21世纪经济报道记者介绍。。首先，在研发初期，数据科学AI可以通过机器学习，疾病数据库和生物医学知识图谱，帮助更早地发现新的潜在药物靶点，

其次，在新药开发阶段，可以将人工智能技术与化学自动化相结合，使得原本需要几个月开发的先导分子，在不需要人工干预的情况下，在短短几周内完成。

此外，在临床研发阶段，可以利用人工智能技术辅助患者分类人工智能还提高了临床试验中药物需求的预测效率，从而降低了向全球19，000多个与阿斯利康合作的试验中心供应药物的成本，避免了浪费

此外，在研发后期，我们可以通过所谓的真实世界证据数据计划拓宽对患者的洞察，依靠机器学习的方法更准确，高效地获取患者的治疗效果。和很多跨时代的技术类似，AlphaFold也冲击了传统的结构生物学家，很多结构生物学家自嘲“很快就失业了”。

我们期待着沿着每一种疾病看到每一种疾病的整个早期筛查，诊断，治疗和随访康复首先，我们应该找出什么是痛点，这些痛点中哪一个可以切入当我们切入时，我们必须思考人工智能是否可以作为帮助解决痛点的技术和工具之一杨海英说，医学非常严谨，需要循证医学的证据阿斯利康可以影响科技公司，帮助他们建立严谨的循证医学思维模式，这是非常关键的

AI推动了制药公司之间新的合作模式。但姜华良认为，人工智能的结构预测算法将成为重要的辅助手段，将研究人员从蛋白质样品的制备，结晶等繁琐工作中解放出来，投入到药物研发更关键的节点。

人工智能的发展经历了一个漫长的时期从最早的概念，到计算能力，算法和数据的不断滚动迭代，如何创建更多高质量的数据，帮助早期目标机制的研究成为重要的一环

因为AI Drug R&D创新公司缺乏药品R&D的相关数据，成熟的R&D管道和资深的药品专家，这恰恰是传统医药巨头的优势因此，大型制药公司和AI药物研究技术公司的结合是目前的主要商业模式例如，阿斯利康在仁慈人工智能的帮助下，在导致慢性肾病的潜在细胞机制中发现了新的药物靶点此外，阿斯利康已制定计划，利用人工智能提高药物研发所有阶段的研发效率

据何静博士介绍，目前，阿斯利康在中国有120多个R&D管道项目，其中85%以上的项目与全球管道同步开发全球R&D中心在中国的重点已从在中国开展确证性研究和支持新药上市扩展到更早的研发今年，阿斯利康成立了转化医学团队和数字化，数据创新团队，R&D整体人员数量同比增长超过20%年底，中国生物分析实验室也将投入运行未来，阿斯利康将扩大布局，利用其在生物分析，转化医学，人工智能和大数据领域的能力，帮助全球研发

药企之所以将AI应用于药物研发，主要源于创新药物研发难度不断增加。

Crystal Technology创始人马健在接受21世纪经济报道等媒体采访时表示，新药研发难度逐年增加，主要体现在新药研发周期长达10年，研发费用高达26亿美元，每年最多诞生30—50个新药，原创新药只生产15个左右面对患者未被满足的临床需求，行业需要召唤新技术，新理论，新策略，这也带动了技术创新也说明只有将前沿技术与经典药物研发方法相结合，缩短研发周期，降低研发成本，提高药物研发成功率，才能助力中国原创创新

作为商业企业，我们要关注市场需求从全球市场来看，美国占全球医药市场的45%，其中创新药可能占近80%受政策和资本的影响，中国新药市场可能面临不确定性

性，这方面就需要企业考虑如何加快研究效率真正进入全球竞争格局中，不断试错，降低整体的研发成本，以此提升竞争力所以，未来几年人工智能这一新技术将面临较好的发展机遇，真正的走向AI助力药物研发发展的新阶段马健说道