博士坐在显微镜前仔细观察在培养皿中生长的人类脑细胞。

“大脑非常微妙、复杂和美丽，”一名神经科学家说。

她表示其技术可以将抗抑郁药与患者进行最佳匹配，避免不必要的副作用，并确保处方药尽可能发挥作用。

我们可以在第一时间为每位患者确定合适的药物。

Genetika+ 通过将最新的干细胞技术（特定人体细胞的生长）与人工智能 (AI) 软件相结合来做到这一点。

其技术人员可以从患者的血液样本中生成脑细胞。然后将它们暴露于几种抗抑郁药，并记录称为“生物标志物”的细胞变化。

这些信息连同患者的病史和遗传数据，然后由人工智能系统进行处理，以确定医生开出的最佳药物和剂量。

该技术目前仍处于开发阶段。

AI 如何越来越多地用于制药行业的一个例子是。Genetika+ 还与制药公司合作开发新的精准药物。

希望其在未来会有强劲的需求。根据世界卫生组织的数据，全球有超过 2.8 亿人患有抑郁症。

虽然服用抗抑郁药肯定不是对所有人都正确的治疗方法，但长期以来据估计，近三分之二的抑郁症或焦虑症初始处方可能效果不佳。

我们正处于能够结合最新的计算机技术和生物技术进步的最佳时机。

人工智能改变全球制药业的潜力巨大，该行业在 2021 年创造了 1.4 万亿美元的收入。

到目前为止，AI 已经帮助了一切，从识别治疗某种疾病的潜在靶基因、发现新药，到通过预测最佳治疗策略，发现用于个性化患者治疗的生物标志物，甚至通过及早发现疾病发生的迹象来预防疾病。

然而，AI 专家表示，整个制药行业采用 AI 仍然是“一个缓慢的过程”。

制药公司规模庞大，他们研发方式的任何重大变化都会影响不同部门的许多人。

让所有这些人都同意一种全新的做事方式是很困难的，部分原因是资深人士通过旧的方式做事达到了他们现在的位置。

他们对此很熟悉，并且信任它。如果他们知道如何做的事情突然变得不那么有价值，他们可能会担心对公司的价值会降低。

然而，制药行业不应被引诱与人工智能赛跑，而应在依赖其预测之前采取严格的措施。

人工智能模型可能会因为错误的原因而学习到正确的答案，研究人员和开发人员有责任确保采用各种措施来避免偏差，尤其是在对患者数据进行培训时。

使用 AI 来加速药物发现。

我们的 AI 平台能够识别可重新利用的现有药物，为已知疾病靶点设计新药，或寻找全新靶点并设计全新分子。

它开发最多的药物是一种治疗称为特发性肺纤维化的肺部疾病的药物，目前正在进行临床试验。

一种新药通常需要四年时间才能达到那个阶段，但由于人工智能的帮助，在不到 18 个月的时间内，以一小部分成本实现了这一目标。

另外 31 种处于不同开发阶段的药物。

人工智能可以帮助“解开”哪些药物起作用的谜团。

源：BBC