2018年只剩下不到一週的時間了。在這一年內，人工智慧在醫療大健康領域處於飛速發展中，同時也有越來越多的醫療企業正在應用AI技術。在今年一年時間裡，醫療行業發生了哪些與AI相關的重磅合作呢？讓我們一起來關注一下。
大型醫藥企業利用AI技術，加速藥物發現
在2018年，有更多的醫藥公司加入了使用AI技術的行列，開展了一系列與AI新銳的合作，旨在利用機器學習和演算法的力量，推動藥物研發程式。
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1. 輝瑞公司與Atomwise公司合作，利用人工智慧研發新型藥物
Atomwise公司是一家將人工智慧技術應用於藥物發現和設計的公司。其宣佈與輝瑞公司簽訂了一項評估協議。輝瑞公司將對Atomwise公司的人工智慧平臺進行評估，從而確定多達三種靶向蛋白質分子，作為潛在候選藥物。根據協議內容，輝瑞公司將為入選的靶點蛋白質分子支付技術准入費用和成功研發所需的額外費用。而Atomwise公司將利用尖端AI平臺，對數百萬種不同的小分子進行計算分析，從而預測那些和輝瑞選定的靶點蛋白質分子親和力較高的分子。同時，Atomwise的醫學和計算化學團隊還將與輝瑞的科學家進行合作，為選定的小分子定義其所需的效能和其他化學性質。
2. 從全球微生物中尋找新藥，BMS達成研發協議
生物技術公司Sirenas宣佈它已與百時美施貴寶（Bristol-Myers Squibb）公司達成針對多個目標的研究合作協議。根據協議，百時美施貴寶將使用Sirenas的專有藥物發現平臺ATLANTIS，篩選針對具有挑戰性的治療目標的候選藥物。Sirenas是一家利用計算方法發現來自全球微生物組的治療藥物的生物技術公司。公司擁有其從全球微生物菌種收集中分離出的專有化學品庫，並將其資料探勘技術ATLANTIS™應用於其專有的廣泛分子目錄，結合內部下一代合成化學，創造了藥物發現的一流方法，確定有前途的小分子候選藥物。
3. 勃林格殷格翰聯合Bactevo，加強新藥研發能力
勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）公司正在與英國技術研究公司 Bactevo 進行新的合作，加強其藥物研發工作。通過先進的機器學習技術，Bactevo 宣稱其全面綜合藥品開發引擎平臺（TIME）將能夠在藥物發現的速度，效率和質量方面帶來質的變化，並顯著增強安全屬性。此次達成的合作協議目的是識別新型小分子先導化合物，讓Bactevo使用TIME平臺及合成化學技術在檢測新先導藥物在體內的效果時，進一步提高速度，效率和質量。
4. GSK與Cloud Pharmaceuticals合作，利用AI技術設計分子
人工智慧驅動的藥物研發新銳Cloud Pharmaceuticals（簡稱Cloud）宣佈，他們已經與GSK達成合作：Cloud 將為GSK指定的靶點設計新型小分子製劑，並將利用其專有的AI驅動模式來設計分子。Cloud與學術界和商業界的多個合作伙伴攜手，針對各種各樣的藥物靶點設計活性分子，並發表了多篇相關論文。Cloud專有的AI驅動模式能夠提供創新型分子，這些分子都是根據每個藥物靶點的獨特性質量身打造而成。
5. 雲端AI平臺加速藥物開發，德國默克與Cyclica達成合作
德國默克（Merck KGaA）宣佈，該公司與Cyclica公司達成授權合作協議，將使用該公司名為Ligand Express的雲端蛋白質組（proteome）篩選平臺加快藥物研發。Ligand Express是一種用人工智慧（AI）輔助的基於分子結構的蛋白質組篩選平臺，用於發現與小分子化合物結合的新靶點。這項合作將幫助德國默克高效率地揭示該公司一系列在研小分子化合物的作用機制，並且評估它們的安全性以及在其它方面的應用。
“大資料”成為發力點
大資料已經成為未來藥物研發領域AI驅動變革的關鍵性因素。如果沒有多元化、跨學科、高質量的大資料，AI技術的變革性影響就無法完全實現。在這種情況下，有越來越多的公司正在朝著以資料為中心的研究方向前進。
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投資3億美元，GSK與23andMe合作研發新藥
知名醫藥企業葛蘭素史克（GSK）與消費者基因檢測先驅公司23andMe宣佈達成4年獨家合作，將利用人類遺傳學資訊研發創新療法。GSK同時將對23andMe進行3億美元的股權投資。本次合作將結合23andMe大規模的遺傳學資源和先進的資料科學技術，以及GSK在科學和醫學上的專精，強強聯手，尋找關於創新藥物靶點的洞見，帶來創新療法，滿足廣大未竟的醫療需求。據瞭解，兩家公司的新藥研發合作已經立即啟動，而GSK的一款LRRK2抑制劑專案將是最早開啟的計劃之一。目前，這款新藥正位於臨床前的開發中，有治療帕金森病的潛力。而23andMe對LRRK2變異位點的檢測，有望加速這一臨床專案的開發。
Datavant與維智基因合作，發揮醫療資料集最大價值
Datavant是一家美國AI新銳，專注於組織和構建醫療資料，為臨床試驗的設計和解釋提出可操作的見解。今年1月初，它宣佈與維智基因（Verge Genomics）公司達成戰略聯盟，後者是一家利用人工智慧發現和研發新型療法的公司。這項合作伙伴關係旨在最大化地發揮Datavant所擁有的醫藥資料集的價值，包括臨床試驗、用藥、電子健康記錄和患者基因組學資料等，從而加速新藥的發現和研發程式。
跨界合作，打造一體化研究平臺
目前，醫療行業正在逐漸形成使用平臺來進行跨界合作及研究的趨勢。這裡的平臺指的是數字化的基礎設施，可以將不同型別和領域的活動、研究領域、操作模式和資料流連線起來。這種平臺的概念雖然在金融和電商等行業已經成熟，但對於醫療行業來說還是一個新鮮事物。目前已經有一些企業率先開始應用這一概念開展研發工作。
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諾華與英特爾強強聯手！利用深度神經網路加速藥物研發
英特爾正在與諾華合作，利用深度神經網路來加速高內涵篩選——這是早期藥品研發的關鍵因素。雙方的合作把訓練圖片分析模型的時間從11個小時縮短到了31分鐘，改善了20多倍。利用深度學習訓練中的資料並行性原則，並充分依靠伺服器平臺上的大儲存支援，實現了每秒處理120個3.9兆畫素影像的成果。
英特爾與諾華的生物學家和資料科學家希望通過利用深度神經網路加速技術，提高高內涵影像篩選的速度。在雙方的合作中，團隊並非通過獨立的步驟鑑別出影像中的各個細胞，而是聚焦於完整的顯微鏡影像，但完整的顯微鏡影像遠遠大於深度學習資料集裡的影像，例如英特爾與諾華合作評估中使用的圖片就比典型的動物、物體和場景資料集ImageNet中的影像大26倍以上。
禮來中國與微軟中國戰略合作，AI賦能醫療創新
2018年9月19日，禮來中國與微軟中國宣佈達成戰略合作，基於禮來在醫療健康行業領先的市場地位及行業洞察，以及在數字化創新領域的前瞻性探索，結合微軟前沿的人工智慧技術、雲端計算服務及生態系統優勢，在中國共同推進雙方在服務、技術、市場領域的廣泛合作，打造人工智慧+醫療健康的行業新生態。
藉助微軟在醫療健康行業的合作伙伴，雙方合作已經取得了初步進展：為實現疾病的早發現、早治療，幫助患者改善生活質量並降低治療成本，禮來中國計劃採用微軟合作伙伴Airdoc開發的人工智慧篩查解決方案，通過自動化分析患者的醫療影像資料，實現疾病的及早發現。這一方案以微軟認知工具包深度學習框架為基礎，執行在微軟智慧雲Azure上，能夠顯著提升重大疾病篩查的準確度和效率。
羅氏與騰訊達成戰略合作，人工智慧成為佈局重點
11月6日，騰訊公司與羅氏製藥中國宣佈達成戰略合作，結合各自在網際網路和醫藥創新領域的技術專長及資源優勢，共同打造以患者價值為導向的數字化醫療健康服務模式。根據戰略合作備忘錄，雙方將合力探索網際網路與醫療健康行業的深度融合，在藥品溯源、用藥服務、疾病管理、醫學科普等方面展開試點，通過為患者提供切實可行、優質便捷的數字化創新服務，逐步建立全方位、一體化的患者醫療健康管理平臺。結合騰訊和羅氏製藥的資源優勢，合作將率先聚焦腫瘤疾病領域。此外，雙方還將共同探索大資料和人工智慧技術在醫療行業的應用，實現大資料價值轉化，推動醫療健康產業數字化升級。
我們相信，創新發現的問世離不開合作。隨著AI技術的蓬勃發展，有越來越多的醫藥公司正在投身人工智慧的浪潮。
我們對2018年達成的以上這些合作表示祝賀，也期待在即將到來的2019年，AI技術能夠更好地應用於醫療行業，實現更多更大的突破，從而造福廣大患者。