人工智能（AI）正在越来越多的行业场景中使用，从日常智能产品到大规模创新。有人乐观，有人怀疑，甚至恐惧。人工智能通常被认为是一种改变游戏规则的技术，在构建、应对挑战和解决银行业、制造业和医疗保健业如何开展业务的关键痛点方面具有尚未开发的潜力。今天，制药行业也在拥抱人工智能技术，并利用它有效地推进和响应患者对药物或治疗不断变化的需求，包括那些受到日常病毒和复杂疾病困扰的患者，如胰腺癌或阿尔茨海默氏症患者。我们看到曾经被根除的病毒或毁灭性疾病（如脊髓灰质炎）再次出现。传统的研发方法可能没有那么有效和昂贵。研制成功往往需要11年到15年，耗资26亿多美元。将AI用于药物发现可以让大型制药公司和生物技术公司简化开发工作，包括将大量患者数据整合为易于理解的权威信息，以及识别个性化精准医疗机会或预测对新药的潜在反应。以精准医疗为例，如果能够依托成熟的人工智能平台，就可以显着降低药物成本和开发时间。>>>当人工智能遇上生物学NivenR.Narain博士是Berg公司的总裁兼联合创始人。他正在研究通过快速追踪潜在药物或临床试验治疗来有效提高疗效并挽救患者的生命。此前，伯格投资数亿美元建立研发中心，专门研发下一代技术平台和未来药物产品线。同时，它还与行业内的政府和学术合作伙伴合作，解决一些困难的、未满足的需求。Berg首席执行官NivenNarainBerg的核心工作是患者至上的药物开发方法。该方法是利用人工智能结合生物学和技术来绘制疾病的未来，从而推动未来医疗保健的变革。在上市过程中提高准确性和可预测性。伯格使用人工智能的方法可以消除不确定性并为患者提供更有针对性的治疗。>>>工作原理Berg的重点是了解和充分利用患者生物学，在疾病周期的不同阶段采集特定疾病的样本。这些包括患者组织样本、器官液体和血液样本在内的海量数据集经过进一步处理，提取出与基因组、蛋白质组、代谢组和脂质组相关的信息，进而可以为靶点识别和其他研究提供广泛的数据。使用。机会。利用人工智能和机器学习技术，Berg可以在几天内在单个组织样本中合成超过14万亿个数据点，相应的算法还可以分析非疾病和疾病状态下的蛋白质以及其他可能对健康产生影响的蛋白质。疾病状态。搜索和跟踪生物特征之间的差异。然后由相应的软件处理这些生物学特性的潜在目标候选者或生物标志物，例如代谢物。后来的人工智能算法可以从数据中获得洞察力。具体方法是将已知生物知识的输出结果叠加到各种数据库中，通过数据库查询已知的、公开的知识库，如专利。、出版物、相关化学品的图书馆，以及相关临床试验或批准药物的知识库。这样的应用可以为精准医疗铺平道路，在精准医疗中，患者可以在服用可靠药物之前以计算机化数据的形式进行分类，或者进入临床试验以确定药物的有效性并有效治疗疾病。>>>Berg针对侵袭性癌症的核心技术是生物化合物BPM31510。BPM31510是世界上第一个使用AI引导其靶向并缩小癌细胞的药物。该药物目前处于治疗晚期胰腺癌和脑癌GBM的2期临床试验中的Phase2/3期临床试验，这两种癌症都非常具有侵袭性且难以治疗。1期临床试验往往很难显示很多关于药物有效性的信息，但BPM31510的1期临床试验确实表明，Berg软件可以预测20%的受试患者可能对BPM31510有反应，并且可以预测哪些患者可能会出现不良反应。目前，BergAI平台正被用于开发最有效、以患者为中心的临床试验。Berg的Narain说：“我们正在继续BPM31510在后期临床试验中的验证工作，它仍处于早期应用阶段，包括改进药物发现工作。我们已经看到一些大型制药商在行动，包括一些“我们的主要合作伙伴有阿斯利康和赛诺菲巴斯德。所有制药企业的共同目标是挽救患者的生命，而人工智能技术在实现这一共同使命方面发挥了很好的作用。”
