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药物研发中的AI应用:外包还是自主掌握?
来源:研发创新数字化平台

近年来,人工智能(AI)在药物研发领域的应用日益凸显,通过预测药物的功效和毒性、自动设计药物分子、加速临床试验等方式,大大提升了药物研发的效率。面临AI技术的冲击和机遇,药物研发公司通常会采取自主开发、购买成熟的专业AI平台或将AI驱动的药物发现与开发(AIDD)完全外包给其他公司。然而,哪一种策略才是最佳选择呢?


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将AIDD工作完全外包,

就可以高枕无忧了吗?


许多公司选择将AIDD工作外包,这样的选择看似可以节省时间和成本,但实际上也存在一些难以忽视的问题。


首先,数据安全性问题是一大难题。数据是药物研发的生命线,如果被外泄,可能对公司的业务造成重大损害。然而,一旦数据外包,就很难确保数据的完全安全。其次,数据所有权问题也同样重要。外包可能导致公司失去对关键数据的所有权,这无疑会削弱公司的竞争优势。此外,外包公司的服务质量参差不齐,如果选择了不靠谱的外包公司,可能会导致研发进度缓慢,甚至产生错误的研究结果。


因此,长期来看,外包AIDD可能会带来更高的经济成本。一方面,外包费用可能会随着时间和数据量的增加而增加;另一方面,如果因为上述问题导致的损失,其成本可能远超预期。



为什么要强调自主掌握

AI工具和数据?


自主掌握AI工具和数据,虽然短期内可能需要投入更多的资源,但从长期来看,这样的决策更具优势。


首先,与只有AI工具但不懂药物研究的外包公司相比,专业药物研究人员借助AI工具取得的成果概率更高。他们能更深入地理解研究目标,更有效地利用AI工具。其次,自主掌握AI工具和数据能够保护公司的知识产权和数据资产,确保数据的安全和所有权。此外,自主掌握AI工具也可以提高灵活性,使公司能够更好地满足特定需求。当公司的研发策略发生变化时,可以迅速调整AI工具的应用,而不需要等待外包公司的响应。而且这种做法有助于培养和保留公司内部的AI专业人才和知识。当AI成为药物研发的核心工具时,拥有这些专业知识的公司将具有显著的优势。最后,自主掌握AI工具和数据可以保证数据的一致性和质量,避免因数据传输和转换而产生的错误。


长期来看,自主掌握AI工具和数据可以帮助公司节省成本。一旦拥有了自己的AI平台,公司只需要支付维护费用,而不需要支付高昂的外包费用。



自主掌握AI工具

=自主开发AI平台?


自主掌握并不一定意味着需要自己开发。实际上,购买专业公司的成熟、低门槛的AI平台,往往是一种更高效、更经济的选择。


创腾科技为推动“AI+制药”的真正落地,帮助新药研发公司轻松自主掌握AI工具和数据,提供了一种先进、低门槛的AI平台——MaXFlow。


MaXFlow是新一代针对药物研发人员的分子模拟与人工智能创新平台,由创腾科技自主研发,面向所有一线创新的实验科学家、计算模拟与AI专家,涵盖创新发现和工艺研发等多个研发领域。MaXFlow可以帮助用户轻松进行药物设计、预测药物性质、管理研究数据等。平台的使用非常简单,即使是没有分子模拟或AI背景的科学家也可以快速上手。

轻松构建分子、蛋白、核酸等3D模型

通过组件和工作流技术,提高建模效率

连接SDH科学数据基因组平台,提高数据获取效率

开放环境对各类算法进行集成和封装,实现算法自由

SaaS云端模式,后台无缝对接超算资源,实现算力自由

海量面向实际应用场景的APPs资源,使分子模拟及AI技术可零门槛使用

通过物理/AI模型共享实现专家经验与知识沉淀固化




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结语


总的来说,自主掌握AI工具和数据,对于药物研发公司来说,是一个长远而明智的选择。这不仅可以保护公司的数据资产和知识产权,提高灵活性,培养内部人才,还可以从长期角度节省成本。在这个过程中,选择一家专业AI平台供应商,是一种有效的策略。优质的AI平台产品不仅成熟、易用,还可以提供强大的支持,帮助药物研发公司更好地、更轻松地利用AI技术。


AI+制药,在这当中既有对IT人员挑战,更有对化药人员的挑战,无论哪种落地策略,双方如何实现无阻碍地沟通、协同都是非常关键的。希望每一个药物研发公司都能对自己的AI策略进行深入地思考,是否有更好的选择,是否可以更高效地利用AI,实现更大的价值。



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