在古代，神农尝百草，这只不过就是人工检验药物的过程。在现代，看完电影《我不是药神》的人也不会告诉，新药研发的成本是极高的。

在综艺节目《奇葩说道》中，经济学家薛兆丰提及：每一款新药研发的周期约是20年，平均值每款新药的研发费用高达20亿美元。所以，新药研发是一个高风险高回报的行业。人工智能时代，情况有了相当大的变化，人工智能可以对新药研发有相当大的协助。药的分类要解读人工智能对新药研发的协助，首先必须对药物做到一个大体的分类。

从药物分子的大小来分，一般可以把药物分成二类。1．化学药化学药的较慢成分是单一、具体的化学小分子，分子量一般来说大于1000道尔顿（也就是1000个质子质量）。

这种药可以通过实验室化学合成制取，其分子结构可以用紫外可见分光光度计，核磁共振与红外光谱仪等仪器检验。这种药物分子可以必要转入细胞产生药效。

知名的阿司匹林（aspirin）就是一种化学药，阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明者，可用作化疗发烧、痉挛、头痛等病症。再行比如伟哥（viagra）是由美国辉瑞研制开发的一种口服化疗男性性功能障碍的药物，在音乐人李宗盛等人合唱的《最近比较烦》这首歌中，有这样一句“我哭泣和饭岛爱一起晚餐，梦中的餐厅灯光过于明亮，我寻不着那蓝色的小药丸”，这个蓝色的小药丸就是伟哥，这也是一种化学药。2．生物药生物药一般是抗体、蛋白（多肽）、核酸类药物，分子量一般来说远大于1000道尔顿。所以生物药是大分子药。

比如化疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。1958年，中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的率领下，月启动人工合成胰岛素项目，1966年获得巨大成功。

我国人工合成的胰岛素只不过就是一种人工合成的蛋白质分子，这是一种生物药。对于人工智能新药研发来说，多数情况下较为合适处置化学药，对于大分子生物药的研发，目前的人工智能技术还有点力不从心。

新药研发与药物靶点要解读新药研发，我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来医治的。从分子生物学的角度来说，有的病情是由于分子的传达缺陷引发的，比如胰岛素减少引发糖尿病；也有的病情是因为分子的传达过强劲引发的，比如组胺过低引发过敏。

那么，人为什么不会生病呢？因为身体是由细胞构成的，细胞是由化学小分子和生物大分子联合构成，它们并不是非常简单地重新组合在一起，而是互相级联起到包含一个简单可观的网络，有所不同的生理功能可以看作这个极大网络中一条条串联的线路。我们身体的疾病，除了外科受损之外，多数是这个网络上某个线路再次发生了出现异常，这就样子某条交通线再次发生了阻塞一样。出院的目的就是关上这个交通堵塞点。

这个交通堵塞点也就是药物分子必须起到的“靶点”。在分子生物学经常出现之前，没药物靶点这个概念。

在那个时候，无论是全球各地的草药，还是无意间找到的青霉素，都是根据经验、猜测或者巫术来揣度人体的发作原因。中药就是其中一个例子，一般中药有副作用，这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的，所以它的靶点很杂乱，相等于是用散弹枪去射击训练，而现代西药则样子是用狙击枪去射击训练。

因此，人体内的所有分子都有可能沦为潜在的靶点，这些分子有可能在细胞膜上，或者在细胞质里，有些有可能在细胞核里；这些分子也有可能在血液里，或者在大脑中——有所不同分子的特点有所不同。比如抗体等生物大分子不能与体液和细胞膜上的分子融合，而化学小分子则更容易击穿细胞膜甚至转入细胞核发挥作用。有所不同药物转入体内的方式是有所不同的，一个好的药物必须确保它们不要在转入体内的途中损失掉（比如被胃液的酸性生锈等等）。

而且药物的设计必需有很好的靶向性，比如有的药必须转入大脑，那么就必须穿越血脑屏障；有的药为了不影响婴儿，则期望它不要利用母婴屏障。最差的药物设计的标准是：设计出来的药只与想要化疗的器官和分子发挥作用，而不产生其他的副作用。但是，由于生物功能是一条线路，这个线路上有可能好比一个分子有沦为靶点的潜力，因此要寻找最关键的靶点才不会最有效果。

但事情没那么非常简单，在生物体中，某种程度一个分子有可能是多功能的，如果诱导了这个分子，有可能就不会引发其他长时间功能的受损，这就是产生副作用，有些副作用还很相当严重，因此，要自由选择十分整洁特异的分子作为药物靶点。药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物，特别是在是基因测序技术发展一起之后才有的新概念。通过研究寻找确实起到的原因（分子机理），可以为药物研发获取了新的原理。

人工智能协助新药研发人工智能是必须有大数据作为原料的，而新药研发领域只不过是一个大数据非常丰富的宝库，因此这为人工智能获取了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今，最少公开发表了45万种化合物作为药物的研究对象，这是一个极大的数据库，对于这样的大数据，人工智能可以充分发挥它的独有起到。不久前，《科学美国人》与世界经济论坛公布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加快新药研发就是其中之一。目前，在全球有最少100家企业正在探寻新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、杜邦与赛诺菲公司都早已布局人工智能新药研发。

在中国，也兴起了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。对于化学分子的设计而言，以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验，人工设计药物。这个过程就跟程序员写出程序一样，有的人有天分，写出一个程序就能顺利运营，有的人没有天分，设计了许多也没好用的。因此，在当时就有很多人说道，药物的化学设计是一种艺术，甚至是一种玄学。

现在，则可以用机器来自学药物和药物靶点的融合特点，从而让机器来展开药物设计，这也能大大提高顺利设计的概率。人工智能通过计算机仿真，可以对药物活性、安全性和副作用展开预测。人工智能可以应用于在药物研发的有所不同环节，还包括虚拟世界检验苗头化合物、新药制备路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提升新药研发的效率呢？因为人工智能有很强劲的找到关系的能力，还有很强劲的计算能力。

在找到关系方面，人工智能可以找到药物与疾病的相连关系，也能找到疾病与基因的相连关系。在计算能力方面，人工智能可以对候选的化合物展开检验，更加慢检验出有具备较高活性的化合物，为后期临床实验做到打算。人工智能在化合物制备与检验方面可以比传统手段阶段40％的时间，每年为药企节约上百亿的检验化合物的成本。

人工智能技术的经常出现，为中国在新药研发的国际竞争中构建急弯转弯获取了一定的可能性。

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