研发新药，人工智能再下一城！

根据统计，平均一种新药上市需耗费将近15年时间，加上16亿美元的花费，为了开发出一种新药，研究者必须测试成千上万种化合物，不但需要决定哪些分子会彼此结合，还需要测定这些结合的程度有多强。

传统上他们要使用试误法以及排除法来分析上千种自然或合成的化合物，而这已经算是简单的部分。

研发新药是一项非常庞杂的工程，现在情况有了扭转的可能。

一家位于旧金山的新创公司 Atomwise 设计了一套名为 AtomNet 的系统，他们利用深度学习预测分子结合的模拟情形，就像AI学会如何辨认图像，目的在于将药物开发的初始阶段精简化。

AtomNet 已经协助开发出两种新药，分别对抗埃博拉病毒和多发性硬化症，且对抗后者的药物已经在英国制药公司获得许可，而对抗埃博拉病毒的药物则提交给同行审查的期刊，以便进行更多分析。

这项科技使药物开发变得极为快速与简便，人工智能在应用领域再下一城。