清华姚班、MIT计算机博士：入局AI制药风口，为什么要趁早？丨附19个现场问答(11)

李成涛：整个行业处于一个比较初期的状态，大家也在不断往前推各种新技术和新方法，在未来会有一个比较大的提升和飞跃。
首先整个行业里，国家非常鼓励创新药研发，同时创新药研发又面临刚时间长、成本高，投资回报率低等问题。
所以人工智能作为一个必要工具，以后会在药物研发中起非常重要的作用，像这种技术公司的整个市场行业前景也是比较看好的。
Q15 .用AI筛选药物的时候如何平衡活性和毒性？有时候有毒了，分子可能恰恰也是最有效的，修饰一下，就可能成为药物。
李成涛：这个问题很专业，同时也非常在点子上，我们实际发现有的时候优质分子并不是毒性最低，然后活性最高，这只是一个理想状态。
实际我们往往会发现，要不然就是活性高，毒性也高，要不然就是活性低，但也没啥毒性。活性低毒性高的就不用看了，这就是毒药嘛。
整体来看我们需要做一些取舍，这和我们的适应症有关，例如癌症对毒性tolerance其实是比较高的，因为癌症本身是一个严重的疾病，致死率非常高，虽然稍微有毒一点，但能治病，就仍然是有意义的。
但如果是一个比较小的病，像感冒药吃了之后，发现对心脏有影响，就得不偿失了，这个东西跟我们适应症是有关的，确实不太一样。
Q16：新药研发过程是否需要专家经验参与，研发专家水平怎么样？
李成涛：首先，肯定是需要专家参与的。需要专家给我们AI一些指导，给我们计算化学一些指导，尤其是他们的有些直觉其实是必要的。
我们专家团队同事之前是在美国跨国药企工作几十年，非常有经验，能够带着我们对AI有更好指导，同时能够对整个管线更好推进。
Q17：利用了 AI助力研发分子的成药性，如何知道这个药能治疗哪种疾病，或者针对哪个靶点？
李成涛：这也可以预测和检测出来的。我们一开始就会确定，要针对哪一个靶点进行药物开发，然后根据靶点以及阳性药的三维结构信息，去做生成设计，包括合成筛工作，所以正常流程是先确定靶点，然后再设计药物。
Q18：新药研发周期长，如何获得稳定的收入？
李成涛：不断地去做药物研发，因为我们能够在更短的时间内以更低的成本获得一些临床前候选，甚至往后推到临床，所以这个事情其实就是一个可以形成良性循环的商业模型了。
Q19：这个新药研发模式成熟大概得多久？
李成涛：这个行业处于初期状态，但实际上发展速度也非常快的，在未来几年内应该会看到一些比较成熟的企业做得非常棒。