A múltban az új gyógyszerek fejlesztését a „Dupla tíz törvény” határozta meg: átlagosan körülbelül 10 éves K+F ciklus, 1 milliárd USD befektetés és mindössze 10%-os sikerarány. Mivel a könnyen gyógyszerezhető célpontokat célzó új gyógyszereket egymást követően hagyták jóvá, a kábítószerek tényleges K+F ciklusa meghosszabbodott. SzerintTermészet, ma átlagosan 10-15 évbe telik, és körülbelül 2,6 milliárd dollárba kerül egy új gyógyszer K+F-ből történő piaci engedélyezése, és a jelölt gyógyszereknek csak egy elenyésző töredékét sikerül piacra dobni.
Szembesülve ezzel a rideg valósággal, a gyógyszeripari vállalatok az AI-t az iparági tájkép átalakításának hatékony eszközének tekintik. Az elmúlt években az AI-vezérelt kábítószer-felfedezés arénájába-az MNC-ktől és a biotechnológiáktól a mesterséges intelligencia{2}}bennszülött vállalkozásokig, sőt az internetes óriáscégekig-léptek be szerteágazó szereplők.
Az Eli Lilly és az NVIDIA közelmúltbeli együttműködése kiváló példája annak, hogy „száz hajó verseng az élen” ezen a területen. A partnerségük révén kifejlesztett szuperszámítógépet több mint 1000 B300 GPU hajtja, így ez a világ első NVIDIA DGX SuperPOD-ja, amely alkalmazza a DGX B300 rendszert. A gyógyszerkutatáson túl az Eli Lilly ezt a szuperszámítógépet a gyógyszerfejlesztési ciklusok lerövidítésére, valamint a gyógyszerkutatási erőfeszítéseinek hatókörének és összetettségének bővítésére is használja.
Eli Lilly-n kívül számos más multinacionális vállalat alakította ki stratégiáját az AI{0}}vezérelt gyógyszerkutatás terén. Csak az idei év első felében a jelentősebb együttműködési ügyletek ebben a szektorban közel 10 milliárd dollárt értek el, több multinacionális vállalat és mesterséges intelligencia platformmal foglalkozó cégek közötti partnerségeket is magukban foglalva.
Idén márciusban a Novo Nordisk együttműködésbe kezdett az AI{0}}vezérelt gyógyszerkutató céggel, a Gensaic-kal. A Novo Nordisk a Gensaic új fehérjetervezési technológiáját fogja felhasználni az anyagcsere- és szív- és érrendszeri betegségek innovatív gyógyszereinek kifejlesztésére. A Gensaic egy egyedülálló, szabadalmaztatott FORGE nevű technológiai platform tulajdonosa, amely az elfogulatlan fehérjeevolúciót gépi-irányított tervezéssel ötvözi. Ez a platform új hatásmechanizmusokat azonosít a szövet-specifikus intracelluláris bejutáshoz, lehetővé téve új terápiás célokat célzó gyógyszerek kifejlesztését.
Szeptemberben a Merck megállapodást írt alá az AI{0}}vezérelt gyógyszerkutató céggel, a Variational AI-vel. A megállapodás értelmében a Merck a Variational AI mesterséges intelligencia gyógyszerkutatási platformját fogja használni kis-molekulájú gyógyszerjelöltek tervezésére és optimalizálására két ismeretlen célponthoz.
Ezenkívül a Pfizer integrálta a mesterséges intelligenciát a gyógyszerkutatásba és a klinikai vizsgálatokba, hogy optimalizálja a betegpopuláció elemzését és a valós adatok{0}}felhasználását. Az AstraZeneca együttműködik az Immunai-val, és az utóbbi mesterséges intelligencia-vezérelt immunrendszer-modelljeit használja fel a daganatellenes gyógyszerekkel végzett -vizsgálatok hatékonyságának növelésére.
A multinacionális gyógyszeripari óriáscégeken túl számos internetes és technológiai óriás is átlépett az AI-vezérelt gyógyszerkutatási térbe. A Tencent elindította a "Yunshen Zhiyao"-t, egy mesterséges intelligenciával{2}}vezérelt gyógyszerkutatási és fejlesztési platformot; A Huawei kiadta a "Huawei Cloud Pangu" nagy modelljét a gyógyszermolekulák számára; Az Alibaba mesterséges intelligencia által vezérelt kábítószer-kutatási és fejlesztési és nagy adatplatformokat épített ki; és a ByteDance megalapította a Protenixet, a mesterséges intelligencia kábítószer-kutatási és fejlesztési csapatát,{4}}mindegyik bizonyítja elkötelezettségét ezen a területen.
Ezek a fejlemények mind azt jelzik, hogy az idei évtől kezdődően új szakaszba lépett az AI{0}}vezérelt gyógyszerkutatásban folyó „fegyverkezési verseny”. Jelenleg az iparág számos áttörést ért el ezen a területen.
