在研发新药时，时间有时往往是科学家的最大敌人之一。诺华(Novartis)副总裁兼洞察力、战略与设计部负责人Luca Finelli则将这种斗争比作烹饪来解释这一繁琐的过程如何耗费大量的时间和资源。“通常情况下，配方科学家需要决定，‘我将采取成分A的数量和成分B的数量’，然后他们尝试不同的组合。”
科学家们需要找到正确的分子组合来生产药物。问题是，每一种混合物都需要经过一系列的测试以检查药物的安全性、效率和其他整体性能。这需要数年时间，而根据过去的实验检查数据只会使科学家的工作更加吃力。
“通常情况下，他们都是手工操作，阅读所有这些文件，然后找出跟他们心目中的问题相关的内容，”Finelli介绍道。
然而随着2019年微软-诺华战略合作关系的推出，这种情况对诺华的科学家们来说发生了改变，该合作关系成立了诺华AI创新实验室。
微软欧洲研究院实验室主任Chris Bishop说道：“我们带来了我们在机器学习方面的专业知识和我们的大规模计算。这些在制药界是不存在的。而且微软不能（独立）承担这个任务。我们不是一家制药公司。所以这种合作关系绝对是至关重要的。”
在收到加快药物发现过程的技术平台后，它改变了这家跨国制药公司的游戏规则。现在，诺华的科学家们可以利用人工智能的力量来检查以前进行的实验产生的结果和数据。通过机器学习和算法，计算机可以找到隐藏在诺华实验室海量数据和文件中的所需信息。
“在这里，AI实际上可以帮助做到这一点，只需点击几下，并将相关信息带回给用户进一步使用，告知他们如何设计未来的实验从而寻找新的方法来创建新药的配方，”Finelli说道。
这意味着更快地确定他们所需的合适分子以产生正确的分子组合和药物。当然，这也转化为更快的药物测试，整个过程最多只需要几周时间。据Bishop介绍称，这项技术使科学家能够同时进行“1万个实验并得到结果，然后用这些结果来设计下一批1万个实验”。
诺华首席数据和人工智能官Shahram Ebadollah则表示，这使该公司能为许多客户提供服务。“如果你看一下管道的每一个方面--从早期药物发现和药物开发到临床试验，然后再到大规模生产药物--仅在2020年，我们的药物就达到了全球近8亿患者。”
据悉，诺华计划在其未来的项目中使用它来确定分子结构并确定可能贡献有价值数据的前实验。值得庆幸的是，现在所有这些都将在更短的时间内完成。
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