AI 藥物研發(fā)的背后同樣隱藏著諸多挑戰(zhàn)。“AI用于藥物研發(fā)幾十年前就已經(jīng)開始了，到目前為止，除了可以降低藥物研發(fā)行業(yè)的入門門檻，讓更多非專業(yè)性人才一同加入研發(fā)的前期工作，在我看來，AI暫時并沒有為整個領(lǐng)域帶來特別大的改變。”

作為美國生物制藥研發(fā)公司DeepBiome Therapeutics的創(chuàng)始人，羅成偉博士長期專注于利用AI挖掘人類微生物組的領(lǐng)域，他表示：“以新的小分子研發(fā)過程來舉例，首先需要大量計算和模型來確定并驗證分子的可用性，然后在不同的細(xì)胞系中做實驗，再到動物模型的各類臨床實驗，AI發(fā)揮作用的計算部分，在藥物研發(fā)過程中占到的比例僅為2%左右。”

AI 醫(yī)藥的領(lǐng)跑者IBM公司，在2019年4月因財務(wù)業(yè)績低迷而決定停止開發(fā)和銷售藥物開發(fā)工具——Watson人工智能套件。羅成偉坦言：“AI助力藥物研發(fā)需要足夠多的數(shù)據(jù)點作為支撐，但在世界范圍內(nèi)，各大藥廠的數(shù)據(jù)共享是個難題，因此使得AI作用削弱。”中國的AI技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)藥研發(fā)上也存在不少短板，例如對于非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)藥文獻(xiàn)信息處理技術(shù)，還處于比較初級的階段；AI技術(shù)對于醫(yī)藥研發(fā)中常見的小數(shù)據(jù)問題的學(xué)習(xí)和處理能力不強(qiáng)等問題。

“中國的AI 藥物研發(fā)亟需發(fā)展更多更好的原創(chuàng)性算法和底層工具。”裴劍鋒認(rèn)為，AI輔助醫(yī)藥研發(fā)必然是未來新藥研發(fā)的主要技術(shù)方向之一，有可能促進(jìn)新藥研發(fā)方式的改變。未來，隨著強(qiáng)人工智能和認(rèn)知智能技術(shù)的發(fā)展，這些問題將逐步得到解決。