在后疫情時(shí)代，隨著國(guó)內(nèi)對(duì)科技創(chuàng)新日益重視，配套醫(yī)改政策不斷推進(jìn)，加上疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件，醫(yī)藥企業(yè)對(duì)于數(shù)字化的認(rèn)知越加深刻。
AI制藥是一個(gè)未被完全驗(yàn)證過的行業(yè)，自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算等前沿技術(shù)逐步落地，但落地的深度可能遠(yuǎn)不及安防產(chǎn)業(yè)。其中的原因離不開藥物研發(fā)的行業(yè)屬性，畢竟靶點(diǎn)確定到臨床試驗(yàn)需要一步一步來(lái)，AI制藥的風(fēng)口不過才兩三年的時(shí)間，但無(wú)法阻礙質(zhì)疑聲的出現(xiàn)。
人們利用計(jì)算機(jī)輔助制藥（CADD）來(lái)評(píng)估分子多樣性、構(gòu)建化合物庫(kù)、開展基于分子相似性的篩選。建立大型化合物庫(kù)與生物靶標(biāo)自動(dòng)對(duì)接軟件，并分別打包變成研發(fā)系統(tǒng)的組件。
根據(jù)抗生素干擾代謝過程的不同，抗生素常分為細(xì)胞壁合成抑制物、蛋白質(zhì)合合成抑制物等，前者可通過抑制細(xì)胞壁的合成可達(dá)到殺菌效應(yīng)，如青霉素類、頭孢類等β-內(nèi)酰胺類抗生素，但對(duì)沒有細(xì)胞壁的支原體等微生物沒有作用。
盡管現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的高速發(fā)展拯救了越來(lái)越多的生命，但一個(gè)不可否認(rèn)的事實(shí)是，當(dāng)前，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已研發(fā)出的藥物，與現(xiàn)存的疾病數(shù)目相比，依然是九牛一毛。有許多疾病至今無(wú)藥可治，而新的病毒又層出不窮。
AI制藥發(fā)展雖然看似火熱，但也只是剛剛拉開了序幕，重量級(jí)的選手還一直處于試水階段。隨著藥物數(shù)據(jù)的逐漸積累，AI制藥將會(huì)迎來(lái)一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的2.0時(shí)代。屆時(shí)，隨著大家逐漸消除疑慮，深度擁抱AI制藥，行業(yè)的春天也將真正到來(lái)。
