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人工智能如何重塑艱難的藥物發現流程

研究機構寄望于科技來提升獲批幾率。

發現新藥成本高昂。根據伯恩斯坦研究(Bernstein Research)的數據,2012年至2022年間,經通脹調整后,制藥研發支出增加近一半,約達2500億美元,但新藥審批數量基本持平。人工智能或可提供助力。

推出一項新療法困難重重。塔夫茨大學和杜克大學的研究顯示,一項針對醫院獲得性細菌性肺炎、納入1,000名患者的三期臨床試驗,其人均成本接近9萬美元。受試者不足也是一大難題;有研究發現,英國超過三分之二的臨床試驗未能招募到足夠的受試者。

十多年前,杰克?斯坎內爾(Jack Scannell)與同事將這一現象稱為“反摩爾定律”。這是“摩爾定律”的反向版本;摩爾定律預測,能塞進微芯片的晶體管數量每兩年翻一番。自1950年以來,每投入10億美元研發資金所產生的新藥數量大約每九年減半一次。麥肯錫(McKinsey)測算,從一期臨床到上市平均仍需十年,即便如此,成功率也只有十分之一。

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