此前，CNBC曾预测，随着药企会把从国外遣回的成本用于并购。但是在这波浪潮来临之前，我们需要先一下问自己，如何使人工智能和机器学习这样变革性的技术在医药产业链中创造出如其他产业那样大价值。
医药研发领域的技术风险投资
相关数据表明，将一个药物推向市场需要花费12年的时间，将近20亿美元，这也就是生物技术风投行业存在的原因。
硅谷全球数据研究机构PitchBook发布的信息显示，仅2017年就有100亿美元用于投资创业公司，相比2016年增加了50％。在技术（相对于分子）投资的领域里，人们将更多的注意力放在使用技术来增强下游药物的开发和商业化，比如怎样使临床试验更为有效。这就导致了大量收购活动，如IMSHealth收购美国昆泰医药公司（Quintiles），现在合称为IQVIA。
这一趋势也为EvidationHealth等高增长创业公司的成功奠定了基础，这家公司通过捕捉数字化生物标志物和行为数据来虚拟化临床试验。另外，临床试验公司Science37也开发了一种针对分散的患者群体试验管理的合作研究模式。这些创业公司通过临床试验，更方便地将生物制药资产进行转移，并参与到将药物推向市场的相关经济活动中。
AI在药物研发上游阶段的机会
2018年，BCapitalGroup预计，药物研发价值链临床前试验的上游风投将激增，也就是确定目标新药并从其功效、效力和毒性等方面对该药的化合物成分进行评估的阶段。发现目标药物是确定新药的第一步，它包含两个内容：（1）确定药物靶点（疾病的生物学机理）；（2）确定可能对药物靶点有治疗益处的化合物（该化合物将治疗药物靶点）。
在传统模型中，化合物鉴定是从10,000到15,000种化合物开始的，在临床前试验阶段减少到大约250种，进入临床试验的第一阶段时仅剩5种化合物，而在临近试验终末期，只剩一种化合物。目前的流程是应用机器人自动化技术来检测数十万种类似药物化合物的生物活性，以寻找对体外特定药靶有效的分子（或在实验室中）。或许这个数字听起来很多，但是当想到大多数生物公司拥有数百万的化合物库，而第三方供应商提供超过5亿的化合物库时，上面的数据或许听起来就不那么让人惊讶了。
抢占领土——获取研发数据
药物研发是一个巨大的市场，它可以使得多家大公司在不同的目标和不同的化合物研究上进行合作。目前的几家软件公司（该领域的早期领导者）通过与大型制药公司建立了重要的合作伙伴关系，增加了数百万的风险投资。然而，只有那些能够通过私人、公共和学术资源获得最丰富的数据集的公司能够成功，当然，这些资源不仅包括之前成功的化合物，还有那些失败的化合物。现在，我们正在进入一个以获取研发数据为目标的时代。
领先的创业公司正在与从一个日益增长的领域分隔出来。硅谷AI公司Atomwise将人工智能应用于私人、公共和学术数据集，以确定新的候选药物。他们已经与包括艾伯维公司（AbbVie）和默克公司(Merck)在内的数十家大型生物制药公司，以及孟山都公司（MonsantoCompany）等农业化学公司和学术机构形成了商业和研究合作关系。递归医药公司（RecursionPharmaceuticals）筹集8000万美元风投资金，设计了一个用于审查生物相互作用的药物研发平台。欧洲最大的AI新药研发公司BenevolentAI已经募集了将近1.6亿美元用于开发试验中所有药物（包括失败的药物在内）的学术数据，以确定新的潜在治疗价值。与此同时，该领域的其他公司也已经筹集了数百万美元的风投资金。
如何成功应用？
应用软件提高药品研发每个阶段的方法就是打破药物上市每个阶段的成本不均现象。Pauletal2010的一项研究表明，药品上市的成本使用上，用于上游的目标识别、研发和先导优化的资金多于下游的临床试验。因为早期测试阶段的化合物数量很大，在药物进入诊所之前，上游的花费平均每次约为7亿美元。这就像一个数字游戏，在这个游戏中，软件是既定游戏的改变者。
能够成功识别这些化合物的人工智能软件公司可以建立一个宝贵的临床前资产组合，无论他们选择独立（作为一个生物技术公司），或是与生物客户进行合作（作为一个软件平台）。对于这些已经发现了有价值的化合物但尚未得到FDA最终批准的早期制药公司来说，这将是一个巨大的药企收购市场。
未来AI在药品研发中的应用预测：
预测1：数据竞赛即将开始。随着技术的进步，药物研发将被重新定义。人工智能和机器学习软件正在扩大可筛选的化合物范围，随着化合物在制药价值链中的流动，将带来更高的成功率。
预测2：未来几年内会看到有希望的化合物进入FDA渠道。在接下来的10年里，具有巨大潜在价值的药物的出现方式将是：计算机——FDA审核——诊所。
预测3：2018年和2019年，制药公司将加强并购、投资和合资活动，因为他们期待着AI初创公司能够获得新药开发能力。顺着AI的风，制药公司将创造巨大价值。
中国产业竞争情报网相关研究成果《药品项目可行性研究报告》