AI医疗的未来：西医制药？ 中医把脉？| 英伟达 | ai制药 | 中医 | 西医 | ai医疗 | NVIDIA

Summary

英伟达投资的AI制药公司Terray，利用AI技术加速小分子药物开发，旨在减少研发时间和成本。AI在医疗领域的应用前景广阔，但面临数据量庞大和模型复杂性等挑战。与此同时，中国中科院也在AI中医把脉方面取得进展，展现了中西医结合的潜力。视频呼吁现代医学与中医相互学习，共同为人类健康作出贡献。

Takeaways

• 🚀 英伟达投资的Terray公司专注于小分子药物开发，这类药物因分子体量小而易于口服和穿透细胞膜。
• 💊 小分子药物虽然易于吸收，但副作用和抗药性问题也相对明显，例如抗生素。
• 🔬 药物研发过程复杂且成本高昂，平均需要12年时间和高达23亿美元的成本。
• 📈 AI技术在药物研发中的应用，可能通过学习大量化学结构数据来预测有效的分子组合。
• 🧬 通过AI筛选，可以快速找到针对特定疾病的分子结构，从而加速药物的定制化和开发。
• 🌐 尽管AI在药物研发中有潜力，但目前面临的挑战包括模型规模需求大和数据获取困难。
• 🔒 传统制药公司对筛选结果保密，限制了AI学习所需的数据量。
• 🔑 Terray公司开发的超高密度筛选装置能够大幅提升分子筛选的数量级。
• 📚 除了研发阶段，药品上市还需通过FDA严格的临床测试和审核流程。
• 🔬 中医与西医在方法论上存在差异，中医更侧重于调节人体状态和激发自身免疫力。
• 🌿 中医药企业倾向于围绕经典药方进行研发，简化审核流程，而新药开发欲望不强。
• 🤝 结合传统医学和现代医学的优势，可以更全面地推动医学发展，造福全人类。

Q & A

英伟达投资的Terray公司主要业务是什么？

Terray公司主要从事小分子药物的开发。小分子药物是常见的药物类型，包括阿司匹林、他汀类药物和抗生素等。

小分子药物有哪些特点？

小分子药物的特点包括适合口服、容易穿透细胞膜、更容易直接作用于靶点、容易吸收但也容易影响其他细胞，从而可能产生副作用和抗药性。

为什么说小分子药物的研发过程非常困难？

小分子药物的研发困难在于其化学结构的可能性近乎无限，至少有超过十万亿亿种方式可以组合成与现有药品相似的分子结构，这需要大量的筛选和测试。

大语言模型在药物研发中可能扮演什么角色？

大语言模型可以通过学习大量的化学结构数据，掌握分子语言的规律，从而可能快速提供对抗特定疾病的分子结构，加速药物研发过程。

AI在药物研发中的优势有哪些？

AI可以大幅缩短药物研发时间，提供定制化解决方案，降低研发成本，并且有助于解决小众疾病患者的治疗问题。

目前AI在药物研发中面临的主要困境是什么？

主要困境包括化学结构的极端复杂性，需要远超现有模型规模的AI模型，以及获取足够多的分子结构数据进行训练的难题。

为什么说传统制药公司的数据共享对于AI学习至关重要？

因为传统制药公司掌握着大量的已知分子结构数据，这些数据对于训练AI模型，使其理解和掌握分子语言规律至关重要。

FDA对于新药上市的审核流程是怎样的？

FDA的审核流程包括临床前检测、四个阶段的临床测试，以及最后的审核阶段，整个过程需要六到七年时间，通过率仅为12%。

中医在制药方面与西医有何不同？

中医更侧重于遵循古方和调节人体状态，激发自身免疫力对抗疾病，而西医则需要不断开发新药，针对特定疾病进行治疗。

为什么说中医现在更愿意在诊断环节上下功夫？

因为中医在教学和传承方面存在文化断层，导致出现了滥竽充数的现象，败坏了中医名声，所以现在中医急需在诊断方面提升准确性和专业性。

传统医学和现代医学如何结合才能更好地造福人类？

传统医学和现代医学应该相互学习，传统医学提供经验，现代医学提供科学验证，两者结合可以更好地理解药物原理，提高治疗效果。