AI 立下大功！MIT 團隊以深度學習模型發現超強抗生素 halicin，為新抗生素的需求不足帶來了轉機。
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同時也有26部Youtube影片，追蹤數超過25萬的網紅楊世光在金錢爆，也在其Youtube影片中提到，#楊世光 #楊世光在金錢爆 《楊世光在金錢爆》每日更新，帶給您最及时的全球經濟分析和財經解讀！想看懂經濟，看懂國際趨勢，看懂財經新聞，看懂A股美股，學習財經金融投資知識，關注我們 00:00 流動性收縮！美債價崩 04:03 美國參議院否決債務上限法案 07:17 站上80美元！布油創近3年高 12...
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說「預知未來」誇張了，實情是收集了前人未收集過的數據，用以建立尚未建立過的深度學習模型，因此實作出新的行為模式判別系統。李飛飛這個案例證明，人類世界還有太多數據尚未被收集、太多行為尚未被模型化，因此 AI 的創業機會，還是一片無比廣闊的超大藍海。大家加油！
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本文來源創新工場微信公眾號
Alex是一名不同尋常的科學家，他是為數不多的既懂醫學又懂AI的科技創業者。
2014年，Alex創立了Insilico Medicine，現在已經成為了AI+醫療賽道上的頭部玩家。他的創業實踐，證明了AI+醫療的的巨大潛力。
傳統新藥研發像是一場冒險、漫長的豪賭：10年以上研發週期，30億美元左右的研發費用，以及高達92%的失敗率。
使用AI助力，Insilico希望做一個“綜合格鬥家”，將新藥研發週期壓縮在兩到三年內，同時大幅降低成本和失敗率。
▍新藥研發是一場豪賭
新藥品的研發，是一個極度複雜、冒險和漫長的過程。
在2010年，研製一款新藥需要花費17-18億美元，現在需要30億美元。儘管技術在進步，新藥研發成本卻越來越高。
經常出現的情況是，從業者提出了一個治療疾病的假說，但卻沒能看到產品上市，因為新藥研發從想法到藥品生產往往需要10年以上，並且有著高達92%的失敗率。
新藥研發步驟繁瑣，耗財耗時
有80%的可能性，是花了一年時間還沒有找到標靶的治療元素；有75%的可能性，是又花了一年半找到了治療元素，然後再花兩年時間優化它，從識別到優化就過去了四年半。
和人臉識別AI相比，藥品研發AI有非常大的區別。第一是驗證結果的時間特別長，所以大部分都以失敗告終。第二是沒有足夠的成功案例去訓練模型，所以我不得不經常抽自己的血，來快速驗證一個假設。
更糟糕的是，在制藥行業中，藥物發現和藥品開發通常不是一撥人，因為這兩個領域是不相連的。所以當引入新技術時，一旦無法同時與這兩個領域相融，時間成本就會成倍增加。所以很多人認為AI改變醫療行業，可能需要25年。
10年到25年，很少有藥企願意承擔這樣的豪賭。這也是為什麼聽說AI技術時，很多藥企持懷疑態度，因為他們已經聽過太多所謂的新技術，而這些新技術都失敗了。
▍醫療AI要做“綜合格鬥家”
上世紀90年代，人們總喜歡爭論，哪種武術流派才是最棒的。實際上，要成為冠軍，你需要更善於近身搏鬥、拳擊、腳法，甚至要精通摔跤技巧，要做一個“綜合格鬥家”（MMA）。
新藥研發從業者也要成為一個「綜合格鬥家」：你要善於識別目標，要緊密聯結生物和化學，要快速設計分子去扼殺目標，要精准預測臨床試驗的結果。
然而，上述所有步驟，在當下的藥物研發中都是割裂的。
Insilico Medicine正在做的，就是用“綜合格鬥家”一樣的AI，把這些步驟都統一起來，建立一套包括靶點識別、分子發現、臨床預測在內的端對端(end-to-end)新藥研發綜合解決方案。
我們尤其專注於靶點識別，使用病人的組學資料來發掘新的疾病靶點，當發現新的靶點後我們可以快速的運用生成化學深度學習模型來設計化合物驗證靶點的可靠性。
我並不是在說空話，Insilico目前已經在很多行業頂級雜誌上發表文章。就在最近，我們在Nature Biotechnology上展示了一個令人印象深刻的成果：
我們的合作夥伴藥明康德曾對我們進行考驗，為一個具有挑戰性的蛋白質靶點生成新的分子。這個挑戰以前需要4年半時間，而我們僅用21天就完成了，又在46天裏完成了一系列實驗驗證，而且命中率極高。
這種速度，包括實驗中使用的生成對抗網路技術、增強學習技術，都是具有革新意義的成果。
這就是我正在努力實現的夢想，相比於傳統的十年研發週期，我希望把新藥的研發過程壓縮在兩到三年的時間裏，然後快速治癒一種疾病。
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