当问及人工智能如何通过生物技术改变医学时，最美好的愿景是想象一个未来，计算机只需点击一下按钮就能生成神奇的药物。虽然这幅图景可能令人向往，但当前的现实要复杂得多。将创新药物更快地带给患者这一任务，要求工程师和研究人员重新思考的不仅仅是早期药物发现阶段，还要应对这个复杂且高度监管的行业中从临床试验招募、监管申报、生产制造等多个流程。
大卫·里斯认为，AI最大的影响将来自于改善数千个由人类主导的决策。如果里斯——安进公司的首席技术官，这家领先的独立生物技术公司专注于攻克世界上最棘手的疾病——的判断正确，那么AI可能会影响从发现潜在新药到将药物交付给患者这条通常需要10到14年的路径上的每一个步骤。
“一旦我们确定了目标疾病并设计出针对它的分子，我们才刚开始走向药物的复杂旅程，而根据美国国立卫生研究院的数据，大约90%的分子会在途中失败，”他说。“我们的业务本质上是关于在不确定性下做出决策。如果我们能哪怕稍微改善决策质量，其影响也可能是巨大的。”
这是因为药物开发进展缓慢，而技术发展迅速。里斯将这种张力描述为“运行在两个时钟的交汇处：一个以几十年为刻度，另一个以天、周、月为刻度。”生活在这个交汇点上的，是那些患有真实、严重疾病且未满足医疗需求的患者。
在成为安进第一位首席技术官之前，里斯曾担任公司研发主管。他的背景为他提供了独特的机会，通过深厚的研发知识以及对在公司范围内运用AI的热情，来塑造生物技术的未来。
在他之前的职位上，他预见到了一个“转折点”的到来，那时计算能力和海量数据将变得足够强大，“以从根本上重塑生物技术，并渗透到我们业务的每一个角落，”里斯说。“不仅仅是研发，还包括发现生物学、靶点生物学、制造以及商业化的所有方面。”
他看到安进需要主动应对这种技术与生物技术的融合，首先要集中其技术团队，并从通常的生物技术人才库之外招聘人才。
这始于他的第一个重要招聘。肖恩·布鲁奇现在领导安进的AI和数据部门，他的职业生涯一直致力于将大数据转化为知名企业的可衡量影响。“在消费技术领域，更好的数据意味着更高的效率，”布鲁奇说。“在生物技术领域，这可能意味着更快地将改变生命的药物带给患者。”在布鲁奇现在领导的AI和数据项目中，有一项专注于从数字原生公司招募经验丰富的技术人员，这些人希望将他们的专业知识应用于解决人类健康中最棘手的问题。
布鲁奇说，未来的机遇在于掌握“将新的人工智能和机器学习算法应用于安进的生物和运营数据，以帮助我们实现服务患者的使命的艺术与科学。”
里斯战略的核心是专注于“少数能够为我们的患者和公司带来实质性改变的举措，”他说。
其中一个优先事项是生物药物的生产。在生物制造中，复杂的生物药物在严格控制条件下生产，FDA要求在生产批次之间切换设备配置，这会降低产量。AI工具正有望帮助安进将某些切换时间缩短多达36%。
这个效率提升的例子有助于确保依赖这些药物进行持续治疗的患者能够获得稳定的药物供应。
另一个重点领域是临床试验，这是商业化过程中的关键步骤。患者招募——识别可能符合试验条件的合适患者并及时联系他们——是药物上市中常见的瓶颈。通过使用AI工具，安进在某些试验中能够将患者招募效率提高多达三倍，从而有助于缩短新药开发的整体时间线。
AI生成的算法还帮助安进预测新药的最佳粘度，这是一个关键特性，影响生物药物能否轻松注射以及大规模生产。确定最佳粘度以前是一个更手动化的过程，现在可以更快地完成。
这些变化都不是“大爆炸时刻，”里斯说。“但它们代表了复杂系统中的改进，最终有助于提高将创新药物带给患者的速度和可靠性。”
从这一战略中浮现的愿景是渐进式的改进，随着时间的推移而累积。
生物技术领域的药物开发始终伴随着不确定性，即使有了AI，这种不确定性依然存在。像安进这样的公司将继续设计、开发和测试可能最终不会成功的潜在药物。但改善决策方式——从选择哪些分子进行推进，到确定谁有资格参加临床试验——可以帮助改变概率。
“对于患者来说，这无关算法或效率，”里斯说。“这关乎时间。如果我们能帮助他们更早地获得正确的药物，途中遇到更少的挫折，那么所有这些AI的工作就都有了意义。”
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