華盛頓（美聯(lián)社）——人工智能正在改變公司的運營方式，幫助程序員編寫代碼，并通過聊天機器人處理客戶服務電話。但制藥行業(yè)仍在等待，看人工智能能否應對其最大的挑戰(zhàn)：找到更快、更便宜的方法來開發(fā)新藥。

盡管已投入數(shù)十億美元進行研究，但新藥的開發(fā)通常仍需花費十年或更長時間。成立于2018年的Insitro是越來越多的人工智能公司之一，這些公司承諾通過使用機器學習分析大量的化學和生物標記數(shù)據(jù)，加速藥物發(fā)現(xiàn)。這家位于南舊金山的公司已與Eli Lilly和Bristol Myers Squibb等制藥公司簽署協(xié)議，幫助開發(fā)治療代謝疾病、神經疾病和退行性疾病的新藥。

Insitro的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Daphne Koller在接受美聯(lián)社采訪時談到了人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)中帶來的變化。以下是經過編輯的對話摘錄：

Q: 為什么藥物開發(fā)如此困難？

A: 我認為藥物發(fā)現(xiàn)的問題在于，我們試圖干預一個我們只略知一二的系統(tǒng)。過去15到20年間，許多成功的案例都是在我們對系統(tǒng)有了足夠理解的情況下，能夠真正設計出與之相符的干預措施。

因此，我們在Insitro嘗試做的事情之一是解開異質性疾病的底層復雜性，并識別新的干預模式，這些模式可能無法幫助整個患者群體，但或許能幫助其中的一部分。這樣，我們就能真正確定針對特定患者群體的正確治療假設。我認為，這就是行業(yè)缺乏成功的關鍵所在。

Q: 像Eli Lilly這樣的公司雇用了數(shù)千名醫(yī)學科學家和研究人員。您的技術能做些什么他們做不到的事情？

A: 與人工智能革命并行發(fā)生的是所謂的定量生物學革命，即能夠以前所未有的精度測量生物系統(tǒng)的能力。你可以用越來越好的測量技術和技術來測量蛋白質和細胞等系統(tǒng)。

但如果你把數(shù)據(jù)交給一個人，他們的目光可能會變得呆滯，因為一個人只能看那么多細胞，也只能從這些圖像中看到那么細微的差別。人們在感知細微差異方面的能力有限。

因此，你最終會得到一個非常簡化的觀點，而這個觀點對于解開患者之間的區(qū)別并揭示干預真正能發(fā)揮作用的地方非常重要。

Q: 您是如何對這一領域感興趣的？

A: 我的博士學位是在計算機科學領域。但我在1998年或1999年開始涉足機器學習領域，當時是為了解決生物醫(yī)學問題。

當時，機器學習能夠解決的問題坦率地說并不令人興奮。你能在分類垃圾郵件和非垃圾郵件的數(shù)據(jù)集中獲得多少靈感？

我在尋找一些更有深度的東西。我第一次涉足這個領域并不是因為我特別想成為一名生物學家，而是因為我在尋找更具技術挑戰(zhàn)性的問題。然后，當我開始深入了解時，我對生物學本身產生了興趣。

Q: Insitro同時雇傭了計算機科學家和醫(yī)學研究人員。讓這兩個群體合作時是否有文化沖突？

A: 這可能是我們作為組織實現(xiàn)的最重要的一件事。你可以把來自雙方的最先進、最有善意的科學家放在同一個房間里，但他們可能會像說泰語和斯瓦希里語一樣彼此難以溝通。

作為一名工程師，你尋找的是最強、最一致的模式，這些模式可以讓你對大多數(shù)細胞或個體做出預測。而作為一名生命科學家，你往往實際上是在尋找例外，因為這些例外可以引導你發(fā)現(xiàn)新的東西。

因此，我們采取了一系列文化和組織措施，幫助人們公開、建設性地互動，并互相尊重。

(全文結束)

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