AI如何在「生命科学」领域发光？

所謂“信息過載”，是指互聯網上的內容量過大、導致信息無法及時消化。但這種情況在生命科學、特別是原始實驗數據上體現得同樣明顯。

例如，制藥企業就需要處理大量數據，包括化學分子如何在人體內實際起效。生物技術企業也面臨著類似的挑戰，例如轉基因生物（GMO）對生態系統的影響、以及食油微生物在處理石油泄漏時的有效性等。醫療設備制造商同樣需要權衡設備對于患者的風險，外包研究組織（CRO）與外包制造組織（CMO）則負責爲生命科學客戶提供項目支持。種種實際需求下，生命科學行業正全面轉向人工智能（AI）及其技術子集（特別機器學習），希望探索出一條新的發展之路。

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何謂生命科學産業？

生命科學産業涵蓋一切通過産品和服務改善生物生命體征的研究、開發及制造類企業。雖然具體又細分爲生物信息學、藥妝品、食品加工和營養品等業務子項，但生命科學一般可分爲四大主體領域：

藥品——通過化學研究和合成工藝制造藥品。

生物技術——利用微生物和植物等生物體開發産品（例如釀酒）。

醫療設備——通過儀器、設備、植入物、機器甚至是某些軟件來治療疾病。

CRO/CMO——以外包服務的形式爲各類生命科學公司提供支持。

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制藥：以更低成本快速發現重要藥物

總結來講，AI及其技術子集在生命科學中的主要應用包括：

搜索並分類數據，以尋求可能的新藥（藥物發現）。

在對志願者開展測試之前，通過深度學習確定新藥對人體的潛在影響。

爲臨床試驗尋找最佳受試者。

新藥研發是一個緩慢且成本極高的過程，而且失敗概率巨大。如今，AI已經被用于降低研發成本、提高研發成功率，同時更安全地推進整個探索流程。

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生物技術：實現風險可控

AI在制藥領域的應用也大多適用于生物技術，具體包括大規模數據分析、模擬新産品效果、以及管理臨床試驗數據。本輪新冠疫情下，已經有一款疫苗的快速研發源自AI技術的有力支持。

但與制藥相比，生物技術主要有兩大區別：第一，生物技術涵蓋更多具體産業，包括農業、畜牧業、工業等。例如：

通過轉基因細菌制造人工胰島素。

飼養經過 CRISPR基因編輯的動物，爲患有糖尿病和心力衰竭的病人提供移植器官。

培育抗病作物。

通過基因編輯提高奶牛産奶量。

通過改造原料和微生物特性研發新的酒水品類。

從大豆等作物中提取生物燃料。

其二就是涉及多種原材料。由于同生物相關，人們更擔心技術失控問題。轉基因微生物很可能會持續變異並引發負面影響，轉基因生物同理。因此，機器智能必須能夠對動物的育種記錄進行深入分析，並在分子層面設計出虛擬測試以最大限度降低此類風險。

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醫療設備：數據管理

如今的醫療設備早已脫離了普通人所能想象的範疇。X光機和CAT掃描儀等已經能夠拍下清晰詳盡的體內圖像，以供放射科醫師進行診斷。醫院的ICU監控系統，能夠爲危重病人提供24/8全天候監控。現在的可穿戴設備，也讓患者能夠在家中通過醫用平板電腦，監測自己的健康狀況，同時將各項指標實時傳輸至幾公裏之外的醫療診所。

但很遺憾，這些設備産生的數據總量過大，本就疲憊不堪的臨床醫生根本無暇親自分析。因此，醫療設備制造商開始寄希望于AI技術。例如，先進的AI系統，可以幫助醫生監測並管理糖尿病患者的胰島素用量，或者幫助放射科醫生從大量X光片中快速發現腫瘤迹象。

制造商們還希望借AI之力加快開發速度、降低開發成本，並以類似于制藥和生物技術的應用方式提高産品的審批成功率。美敦力公司數據科學總監Toddy Morley在采訪中就強調，“我們預計AI技術將廣泛應用于制造業，也包括我們的供應鏈。幾十年以來，産業工程師一直在制造業中運用統計學方法。然而，隨著低成本傳感器的全面普及和融合，豐富計算資源的出現，深度學習和圖形建模等強大功能的面世，以及愈發准確可靠的AI方法，共同給制造業中的AI應用創造了新的商業機遇。”

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CRO / CMO / CDMO：伸出援手

強生、諾和諾德以及雅培等分別是制藥、生物技術和醫療器械領域的領軍廠商。盡管實力雄厚，但他們在産品的開發和制造層面也面臨著各自的難題。

爲此，外包研究組織（CRO）與外包制造組織（CMO）主動伸出援手。他們專幫助客戶測試、改進和宣傳各類産品，業務涵蓋新藥、生物技術産品乃至醫療設備。CRO提花研發服務，CMO則專注于量産制造。而二者兼而有之的組織，則被稱爲外包開發與制造組織（CDMO）。

這些外包組織也在以類似的方式使用AI技術。CRO CellChorus率先在單細胞分析中運用AI，而CRO twoXAR則積極利用AI開展藥物發現。這些公司會根據客戶所處行業及實際需求的不同，靈活調整資源和技術使用思路。Sterling Pharma Solutions首席商務官Andrew Henderson這樣總結CMO與CDMO兩類角色：中型制藥公司可以把資源集中在研發和商業化等核心業務上，省下制造環節的資金投入；大型制藥企業則可以把部分業務戰略性外包，更有效地利用自有資産。

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寫在最後

生命科學是一個龐大的研究領域，也有著可觀的商業體量。絕大多數從業組織歸屬于四大基本類別：制藥、生物技術、醫療設備制造和外包組織。隨著海量數據的湧入，他們正在積極擁抱人工智能與機器學習，希望全面簡化從數據挖掘到制造流程的整個業務鏈條。

來源：搜狐