通常情况下，制药公司会在药物开发上花费数千万到数亿美元[3-4]，经历前述四个阶段共耗费超过10年时间。然而能够通过漫长周期和重重考验并成功上市的药物，有研究者统计了2006～2015年的新药研发数据，成功率仅为9.6%[5]。

    虽然各大制药企业的销售额都在不同程度的增长，但远远赶不上研发成本的增长速度，在投资回报率下降的同时新药研发技术的成功率也在持续走低。不过随着智能研发新药等突破性技术的发展和成熟，这种下降趋势或将减缓。本文旨在关注新一代人工智能技术在药物研发过程的应用。

    2 人工智能技术多环节介入新药研发

    按照研发产业链的不同阶段进行划分，药物研发中人工智能应用有以下几类场景：

    2.1 药物发现阶段

    2.1.1 人工智能缩短科学发现药物靶点周期 在制药工业中，对许多不同的性能进行复合优化时，会收集大量的数据集。应用人工智能技术访问这种针对目标和非目标的大型数据集，系统地用于训练机器学习模型从而驱动数据集的预测属性，可以帮助研究者充分理解疾病机制，缩短靶点发现周期。利用不同方法预测激酶活性的研究就是一组很好的应用实例。在不同的激酶项目中，选择性分析可以生成更大的数据集，这些数据集再被系统地用于算法模型生成 ......