随着人工智能技术在各行业迅速普及，药物发现领域也迎来了前所未有的革新机遇。然而，这一变革并非没有挑战。清华、北美等多个研发机构和制药企业正尝试借助机器学习和大数据，加速新药研发进程。资深生命科学研发专家 Sujeegar Jeevanandam（拥有13年研发经验）近日分享了他在与北美制药和生物技术公司广泛合作中的独特见解，并提出：当前人工智能在药物发现中的采用过程，与本世纪初电子实验笔记本（ELN）革命存在诸多相似之处。
在电子实验笔记本转型初期，众多制药企业因急于采用新技术而同时引入多个平台，结果导致系统混乱、许可费用高昂及专业开发人员紧缺等问题。Sujeegar Jeevanandam指出，这种“初热后冷”的局面同样可能出现在当下AI技术的推广过程中。尽管人工智能在药物发现中展现出巨大潜力，许多企业仍处于热切试探阶段，尚未能将其全面整合到日常研发流程中。
Sujeegar Jeevanandam设想，未来五到十年，机器学习模型将逐渐成为药物研发不可或缺的一部分，就像当年电子实验笔记本最终成为科研主流工具一样。随着AI工具在决策支持中的不断成熟，科研人员将能够在进入实验室之前，利用AI进行初步筛选和优化，显著缩短研发周期，降低试验成本。
与此同时，近期即将举行的网络研讨会“推进肥胖症药物发现：基于细胞的GLP-1和G-Suite检测方法”也将聚焦于探索肥胖症治疗药物的新型验证解决方案。该研讨会旨在对新药筛选、表征及药效测试进行全面讨论，为全球超过100个肥胖症治疗项目提供支持。立即注册参加，了解更多创新解决方案和行业趋势！
人工智能正在以全新方式改变药物发现流程，但这一过程同样充满挑战。从历史上电子实验笔记本的应用到当下AI工具的推广，Sujeegar Jeevanandam提醒我们，唯有吸取过去的经验教训，积极解决信任、教育和“黑盒子”问题，才能真正实现从湿实验室到干实验室的根本转变。未来，AI有望成为药物研发中不可或缺的助手，加速新药问世，为全球医疗健康带来革命性突破。
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