当机器学习应用于新药发现时，这个领域的规模将足以产生长尾效应。今天，我们来盘点一下目前在药物研发中应用人工智能的创业公司。
根据新药研发所处的阶段，目前AI在药物研发中的应用主要包括以下10个方面：汇总、综合信息；重复使用现有药物；产生新的候选药物；验证候选药物；设计药物；设计临床前实验；临床前实验；设计临床试验；招募病人进行临床试验；优化临床试验。
根据这些人工智能应用的方向，这38家初创公司可以分为：
1、汇总和合成信息
使用人工智能从数千个数据源的数十亿个不同的数据点中获得洞察力。使研究人员能够：通过查看来自生物医学数据源(包括出版物、临床试验、会议和论文、监管文献)的信息来改进决策；确定竞争空白，消除研究盲点，通过临床试验设计的表型发现疾病的相似性；查找与药物发现相关的查询结果，例如指定目标的化合物。
初创公司：Innoplexus；nference；Plex Research 
2、重新利用现有药物
AI将用于将现有药物与罕见疾病相匹配，或通过在数百种疾病细胞模型上平行测试数千种化合物来进行大规模研究。使研究人员能够：重新调整现有药物，加快罕见疾病的治疗；发现潜在的罕见疾病适应症和对现有药物反应良好的患者亚组；现有药物新适应症的预测(当前焦点)。
初创公司：Healx；Qrativ；Recursion Pharma；Standigm 
3、生成新型候选药物
这是初创企业最集中的地区。目前有16家公司正在将AI应用于该方向的药物研发。他们使用AI:训练大量的分子数据来预测候选药物；分析科研数据集，然后形成和限制假说，产生新的见解；分析来自健康人和患者样本的数据，以发现新的生物标志物和治疗靶点；搜索虚拟化学空间，预测结合亲和力和筛选药物性质，如安全性和合成；将临床试验数据与实际证据和公共数据相结合，以改善健康信息；使研究人员能够：更快地产生新的候选药物；确定新的候选药物；以更高的成功率加速药物研发，更好地针对难以使用的适应症；实现大规模个性化医疗；降低药物开发成本，缩短上市时间，提高新药成功的可能性。
初创公司：Atomwise; BenevolentAI; Berg; Cloud Pharmaceuticals; Datavant; Deep Genomics; Envisagenics; Exscientia; Globavir; Insilico Medicine; Mind the Byte; NuMedii; Numerate; TwoXAR; Verge Genomics; Quantitative Medicine 
4、验证候选药物
Cyclica公司利用AI提供对药物多重效应的洞察和分析，从而降低优选化合物的损失率，提高患者反应，减少副作用。
5、设计药物
蛋白胨公司利用AI预测蛋白质的特性，以降低蛋白质设计的复杂性，检测生产和表征问题，发现新的蛋白质特性。Virvio公司利用AI优化合成生物疗法，易于制造，耐储存，优于已知抗体。目的在已知疗效的单克隆抗体基础上，开发更安全有效的生物替代物。
6、设计临床前实验
BenchSci公司利用AI对试剂(如抗体)的开放和封闭访问数据进行解码，并以可操作的形式呈现公布的数字。允许研究人员减少计划实验的时间、金钱和不确定性。桌面遗传学使用人工智能来确定影响克里斯普gRNA设计的生物变量。更有效地使用CRISPR gRNA序列文库。
7、运行临床前实验
伯克利电灯公司利用人工智能自动选择、操纵和分析细胞。使研究人员能够加速细胞系的开发和自动化细胞生产。Transcriptic公司使用机器人云实验室自动分析样本(相关阅读：药明康德参与了Transcriptic公司1340万美元A-1轮融资)。允许研究人员通过外包的按需自动化实验室快速可靠地生成所需数据。
8、设计临床试验
GNS Healthcare Company使用人工智能将不同的生物医学和医疗保健数据流转换为代表个体患者的计算机模型。通过揭示个体患者的最佳健康干预措施，使研究人员能够大规模提供个性化医疗。PathAI公司利用人工智能改善病理分析，以确定将受益于新疗法的患者。用公司AI优化临床试验研究设计。方便患者参与临床试验，免除临床操作不必要的负担。
9、为临床试验招募患者
6深度AI公司在临床试验中利用AI分析病历寻找患者。这将有助于加快招募患者，以更快地完成临床试验。公司AI用于通过个人病史和基因分析自动匹配癌症患者进行临床试验，加快癌症治疗临床试验的注册速度。
10、优化临床试验
AICure公司利用AI通过智能手机直观确认吃药。允许研究人员提高临床试验中的用药依从性。Brite Health使用AI来分析结构化和非结构化的临床试验参与者数据。允许研究人员通过个性化的交流降低临床试验的失败率。阿瑟拉斯使用一种比亚马逊Echo略大的家用设备来分析一滴血中的癌症生物标志物。允许研究人员通过使用生物标志物监测平台和数百万患者数据点来优化肿瘤药物研发。
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