生物技术公司正在将人工智能和机器学习应用于药物开发，有可能在未来十年创造出数十种新药和一个500亿美元的市场。这对患者和投资者意味着什么?
对于生物技术公司来说，发现新药的传统过程大多是代价高昂的猜测。但在人工智能的支持下，新一波药物开发平台正在帮助企业利用庞大的数据集快速识别患者反应标志物，并以更低的成本和更有效的方式开发可行的药物靶标。
研究结果可能不仅对医疗提供商和患有难以治疗疾病的患者产生革命性影响，而且对生物技术行业也是如此:摩根士丹利研究公司(Morgan Stanley Research)认为，通过使用人工智能和机器学习，早期药物开发成功率的适度提高，可能会在10年内产生额外的50种新疗法，这可能转化为超过500亿美raybet炉石传说元的机会。
摩根士丹利研究部门负责生命科学工具和诊断的Tejas Savant说:“通过数据增强的预测诊断，为生命科学行业提供了一个重要的短期机会。”raybet炉石传说“这也可能会引起付款人的共鸣，因为这些试验可以产生更好的结果。通过更早地识别和治疗高风险患者，它们还可以节省大量成本。”
人工智能的机遇
近年来的技术进步使得获取和存储大量数字患者数据变得更加容易。这带来了丰富的基因组数据、健康记录、医学影像和其他患者信息，人工智能平台可以挖掘这些数据，以帮助更快地开发药物，并在早期创造阶段获得更大的成功机会。
raybet炉石传说摩根士丹利研究生物技术分析师马修•哈里森和维克拉姆•普罗希特估计，“如果美国部分生物技术公司的临床前开发成本降低20%至40%，就可以节省4至8种新分子的成功开发所需的成本。”
这意味着，到2021年，已批准的治疗方法将比新药物批准的总数增加15%，这表明生物技术在帮助更多患者的同时，有潜力创造新的收入。
人工智能和大数据的结合可以在其他方面帮助患者。除了药物发现和开发，先进的数据分析能力和更丰富的数据集可以帮助医疗专业人员评估患者的风险并更早地发现疾病。
为估值建立基础
对于生物技术公司来说，要想收支平衡，可能需要一项轰动一时的药物发现。据估计，将一种新药推向市场所需的投资中位数接近10亿美元，而考虑到放弃的试验和临床失败，每种上市疗法的真正研发成本可能高达25亿美元。
这意味着人工智能节省的成本可以提供巨大的价值。但是，由于创造生物上可行的治疗方法所涉及的高风险，以及所涉及的技术平台的有限历史，投资者将需要看到基于人工智能的药物发现的真实用例的确凿证据。
raybet炉石传说摩根士丹利(Morgan Stanley)研究分析师预计，受未来两年药物试验数据的推动，制药行业将出现拐点。人工智能药物开发人员与大型生物制药公司之间的合作增加也可能产生影响。
“如果初步数据持续强劲，我们相信整个领域的股票都可能上涨，因为投资者对人工智能药物开发一个明确的整体可寻市场有信心，”研究中小型生物科技公司的普罗希特说。“除了强有力的数据，我们预计市场将寻求与生物制药公司合作的具体步骤，作为验证的证据。”
人工智能药物开发平台可以通过合作关系带来显著的收入增长，假设生物制药研发预算中的人工智能投资每年适度增长。
随着新的数据和合作关系的进展，投资者将不得不权衡个别公司如何使用人工智能和机器学习来开发药物。他们还应该考虑生物技术行业的一系列商业模式，其收入来自专利管道开发的混合，以及与生物制药合作伙伴开发的项目的里程碑付款和版税的组合。
