达优高科 一、人工智能在药物研发领域有哪些应用？
“新药研发，这也需要极其强大的计算能力和最先进的算法。我们也是觉得计算机科学、人工智能能够在这方面有所帮助。”
——李彦宏 2016 年 11 月 17 日，乌镇互联网大会“互联网 + 智慧医疗”论坛
药物研发：时间长、费用高、成功率低仍是国内外药物研发领域的沉疴。
药物研发现状：药物研发可分为新药发现、临床前研究、临床试验、新药上市四个主要阶段，每个阶段又存在多个细分场景。
利润高、收益可观让这一行业具备长久的吸引力，然而药物研发领域的三个痛点又是业内公认的、困扰国内外药企的共同难题：研发时间长，研发费用高，成功率低。
2016年，罗氏曾公开发布研发一种新药所需的成本，其数据显示研发一款新药约需投入10亿法郎，耗时12年。
药物研发应用：药物研发场景多样，人工智能可作用于多个环节
A. 靶点发现：利用自然语言处理（NLP）技术检索分析海量的文献、专利和临床试验报告非结构化数据库，找出潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制等与疾病的相关性，从而提出新的可供测试的假说，以发现新机制和新靶点。
B. 化合物合成：利用机器学习（或深度学习）技术学习海量已知的化学反应，之后预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应，解构所需分子，得到可用试剂。
C. 先导化合物研究及化合物筛选：利用机器学习（或深度学习）技术学习海量化学知识及资料，建立高效的模型，快速过滤“低质量”化合物，富集潜在有效分子。
D. 晶型预测：晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质（如溶解度、稳定性、熔点等），导致药物在临床治疗、毒副作用、安全性方面的差异。这一多晶型现象会对药物研发造成干扰。可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型，预测小分子药物所有可能的晶型。
E. 临床试验设计：利用自然语言处理（NLP）技术检索过去临床试验中的成功和失败经验，使临床试验方案避免重复常见的遗漏、安全等问题。
F. 患者招募：利用自然语言处理（NLP）技术提取患者数据，为临床试验匹配相应患者。
总结来说药物研发是人工智能应用非常有前景的领域。
在药物研发阶段，目前 AI 的应用主要有以下 4 个方面：
- 计算机视觉---化合物筛选
- 自然语言处理---候选药物挖掘，靶点发现，患者招募，临床实验设计
- 数据挖掘---挖掘适应症
- 机器学习---化合物合成，晶型预测、靶点药物研发、预测ADMET性质
这些方面 ABC人才 （Artificial Intelligence 人工智能、Big Data 大数据、Cloud Computing 云计算技术）都可以提供从计算能力到计算资源和数据建模等支持，从而降低研发成本、提高研发成功率。
二、人工智能可以应用于药物研发的哪些领域？
正好之前我们调研了全球44家顶尖药企
使用人工智能进行药物研发的情况
摆几个结论：
超过三分之二的行动集中在药物发现阶段
包括：
先导化合物的确定
靶点及生物标记物的选择与确定
构效关系的研究与活性化合物的筛选
候选药物的选定
等……
第二是临床治疗阶段
共23次行动
包括：
数据分析
开发新疗法
预测治疗结果
精准医疗
药物依从性
疾病诊断
等……
具体如下所示：
2、聚焦疾病
药企在人工智能辅助药物研发上所聚焦的疾病方向
以癌症和精神类疾病居多
均为17次
其次为心脑血管疾病
为8次
具体如下：
详情可戳：
速石科技 fastone：【2021版】全球44家顶尖药企AI辅助药物研发行动白皮书27 赞同 · 2 评论文章32 赞同 · 2 评论文章码字不易，喜欢请点个赞哦~
三、药物研发是什么专业？
可以选择药物制剂专业。
药物制剂专业培养德、智、体、美全面发展，具备药学、药剂学和药物制剂工程等方面的基本理论知识和基本实验技能，能在药物制剂和与制剂技术相关联的领域从事研究、开发、工艺设计、生产技术改进和质量控制等方面工作的高级科学技术人才。
该专业学生主要学习药学、生物药剂学、工业药剂学、药物制剂工程等方面的基础理论和基本知识，受到药物制剂研究和生产技术的基本训练，具有药物制剂研究、开发、生产技术改造及质量控制的基本能力。
四、药物研发外包专利归谁？
药物研发外包专利归申请人，具体情况要具体对待，如果是单位出钱研发的，专利应该归单位，研发人可以得到相应补偿，也可以有自己的知识产权。
单位和个人可以协商解决专利所属问题，在没有获得社会效益也就是没有转让或形成效益之前就弄清楚，预防后来产生纠纷。
五、什么是药物研发外包(CRO)？
Frost&Sullivan数据显示，选择CRO外包一般可以将临床试验时间缩短20%-30%；同时可以将风险分散在研发产业链的各个环节，研发投入相对降低，国内比较好的外 包公 司美迪西，药明康德等，可以作为参考
六、药物生物研发师岗位分析？
负责合成生物学实验室的日常管理，团队的建设与员工培训。进行分子生物学生物化学等相关试验。
七、ai对药物研发的影响？
1、加速药物研发过程：AI 技术可以利用大数据和机器学习等方法对海量数据进行分析，挖掘关联关系，筛选出更有潜力的药物分子，从而加速药物研发过程。
2、预测药物效果和副作用：AI 技术可以通过分析分子结构、药物代谢和分子相互作用等信息，预测药物的效果和副作用，帮助研发人员更好地理解药物的作用机制和安全性。
3、优化临床试验设计：AI 技术可以帮助优化临床试验设计，如预测研究结果、减少试验时间和成本等方面，从而更快、更精准地验证药物疗效和安全性。
4、指导个性化治疗：AI 技术可以根据患者的基因组信息、病历和生理参数等个性化数据，提供更加精准的治疗方案，实现个性化医疗和精准用药。
八、人工智能研发周期？
人工智能研发一般5年一周期。更新换代非常快。
人工智能将成为有史以来最强大的使能技术之一，一种可以解决数千个问题的发明。在接下来的十年中，增强人工智能系统的功能以使其潜力得以完全发挥，同时基于过去的成功方法来构建通用人工智能系统，从而处理各种问题。
九、药物研发人员都做什么？
总体来说，研发人员需要把药品做出来，然后把过程记录下来，方法工艺等证明合理性，最后是证明产品的疗效及质量可靠。以一个口服固体制剂的研发来说：
1.立项，这是高层的事
2.筛选化合物，这个是合成人员不断试错的过程。
3.合成化合物，确定化合物后要对合成工艺等进行开发。
4.制剂开发，有了化合物后就需要把原料做成制剂。
5.质量分析，制剂做完了不是大功告成，需要对制剂进行全方位的质量研究，标准的制定等。
6.药理毒理，临床试验，反正就是要证明有限。
7.申报资料撰写.
8.申报
十、药物研发人员属于什么工种？
制药工程是一门交叉类学科，主要培养一些对医药，农药，化工和生物等方面的人才。而且现在作为一个经济发展型、环境友好型的社会，我感觉制药工程还是一个前景非常好的专业。
有很多的本科专业学生毕业后就可以直接找到工作，他们可以从事一些医药产品的生产，科技研发，应用研究或者是经营管理等方面的工作。虽然本科生就可以找到工作。但是工作的岗位在一开始并不是很高。我们河北工业的很多有很多的学姐学长在自己的努力下已经做到了高层管理。
而且现在考研的人也越来越多了，这个专业中考研或者是读博的人很多人现在都是工程师，或者是一些制药方面的领头人，而且现在，人类基因组计划，干细胞，转基因，克隆等等一系列新型的技术都是和制药工程有关的，如果说一个人学的真的很深的话，从事这些工作并不是很难的问题。而且现在还会有很多的生物和化学的科研项目需要人才。就像人类基因组计划，才仅仅进行了不要百分之20。在未来还得需要越来越多人才去研究。
而且结合现在的制药前景来看，中国有很多家制药公司，还有很多的医疗机构，这些地方都需要大量的人才去研发新的药品，以便在这些公司中变得更加的突出，而且，还有很多的人去从事了药品监督人员，在国家，省市县药品监督局从事食品药品质量检监督工作。
所以说，制药工程这个专业的前景还是非常不错的，也希望我们能够发展的越来越好，给国家做出越来越多的贡献。
