原标题：专访晶泰科技赖力鹏：仍有60%疾病无有效药物治疗，AI与医疗结合是大势所趋
出品| 搜狐科技
作者|宋婉心
编辑|杨锦
5月17日，2021搜狐科技5G&AI峰会在北京隆重召开。晶泰科技联合创始人、大数据与人工智能研发负责人赖力鹏作为嘉宾，发表了题为《人工智能视角下的新药发现》的主题演讲。
演讲后，他接受了搜狐科技的专访，针对近期大热的AI制药赛道发展，以及风口之下，新兴企业所面临的问题进行了详细解答。
人工智能与医疗的结合已经是大势所趋，而从最新的市场布局来看，在内容科普、在线问诊和线上购药等模式之外，AI制药正在成为不少企业的下一个发力点。
相比于互联网巨头围绕医疗作出的一些外围服务延伸，制药显然是壁垒更高的领域。赖力鹏在演讲中指出，药物研发存在投入高、耗时长、风险高三大风险，从药物立项到上市，可能需要10亿美元到20亿美元投入，整体成功率不到10%，研发周期超过十年。
赖力鹏告诉搜狐科技，目前市场上有超过60%的疾病仍没有有效的药物治疗。
而赖力鹏所在的晶泰科技，主要拥有三大关键技术，首先是基于数据驱动的药物发现技术，其次是基于最底层量子力学、计算化学方法和计算物理方法来提供基本计算模拟的技术，最后是云上高性能计算平台技术。
大量新兴企业涌入制药赛道，在投入技术研发的同时，能否拿到药企订单成为检验企业真实实力的重要指标。但现状是，大部分AI制药公司离真正商业化仍有距离，药企也仅仅是有限度地对新技术进行尝试。
赖力鹏对此表示，究其原因，一方面行业本身属性决定了一个新技术的进入需要比较长的验证周期，另一方面，生物体系是非常复杂的体系，所以人工智能作为一种底层技术，怎么能够在生物医药这个细分赛道上产生真正的价值，需要深刻的钻研。
赖力鹏介绍，晶泰在2014年开始创业之后，也经过了长达一两年的基础研发，才最终让技术得到大型药企的认可。
公开资料显示，如今，晶泰科技的晶型预测服务已得到来自Pfizer(美国辉瑞制药有限公司，全球药企排名第一)、BI(德国勃林格殷格翰制药公司，德国药企排名第二)、Eisai(日本卫材株式会社，日本药企排名第二)等多家全球制药50强企业的长期订单。
以下为专访实录精编：
搜狐科技：先向搜狐网友介绍下您在晶泰科技主要的研究方向吧，晶泰的技术技术亮点有哪些?
赖力鹏：晶泰科技成立于2014年，是一家定位于通过人工智能、计算化学和云计算服务于广大药企的一家生物科技公司。我们主要的核心技术包括像人工智能，基于数据驱动的药物发现技术，也包括基于最底层的量子力学、计算化学方法和计算物理方法来提供基本的计算模拟的技术，也包括支撑这两者的大规模云上的高性能计算的计算平台技术，通过三者的结合，帮助药企和科研院校更快发现药物和发现一种新的疾病的治疗方案。
搜狐科技：晶泰选择某个主要研发方向的标准和依据是什么?
赖力鹏：可以说最主要的需求还是来自于市场需要，这个市场需要更多来自于临床的需求，我们更关注我们所做的这个技术的社会价值。因为我们知道，第一，现在市场上可能还有超过60%的疾病是没有有效的药物治疗，然后另外在有药物治疗的这些疾病领域，可能有些疾病领域超过一半的患者对这个药物是没有响应的，患者对这个药吃了没有效果。我们更期望我们的这些技术能够帮助到药物研发的企业，找到能够给患者带来有效治疗的药物。
第一个要素是它的市场，或者说它的社会需求，第二的话我们会关注技术，从公司来说，我们会关注这个技术成熟的情况，我们可能不会去特别关注一个已经处在非常成熟阶段的技术，我们会看到如果一个技术，正好处在蓬勃向上的类似于人工智能这样的不管在人才、数据和技术都在快速成长的这么一个新的技术，同时我们又认为可以给药物发现带来巨大的社会价值，我们会选择这样的技术作为我们核心的发展方向。
搜狐科技：现在AI治疗是很热的赛道，大量的新兴企业都在涌入，但是拿到药企订单的比较少，这个现象原因是什么?晶泰是如何做到差异化竞争的呢?
赖力鹏：特别好的问题，像我们的投资人其实也很关注这样的问题。我觉得从几个方面，第一是这个行业本身的属性决定了一个新技术的进入需要比较长的验证周期，就像一个药可能从它最早去进行早期的研究到真正能够上市，需要超过十年的时间，一个新的技术进来之后，它能够带来的价值要被真正的验证可能需要很长的周期，在这个过程中我们跟合作方不停的探索，怎么样能够在中间切分出一些里程碑，能够让一个技术得到更早期的验证。所以这个行业本身长周期的属性决定了验证的周期会比较长。
第二个生物体系其实是非常复杂的体系，所以比如人工智能作为一个底层的技术，怎么能够在生物医药这个细分赛道上产生真正的价值，必须在这个领域有非常多的钻研，能够把人工智能真正用到药物比如像蛋白质、DNA生物的体系当中去，对公司来说需要长期的积累，晶泰在2014年开始创业之后，也是经过了长达一两年基础的研发才最终让我们的技术得到大型药企的认可。
对晶泰来说，我们最底层的差异化，我们有一群深耕在生物医药最底层的计算研究的一群科学团队，我们可能对于整体的生物体系、计算物理、计算化学在原子和电子层面微观层面的研究是非常深厚的。在这个基础之上建立起来的人工智能的应用，包括其他的数字化和自动化的应用，可能也会比把技术直接搬过来有更深层的理解。
搜狐科技：近两年AI制药成为热门风口，但资本催化之下，行业仍处于发展早期，您认为目前AI制药还有怎样的发展痛点?
赖力鹏：我觉得最核心的，近两个核心的挑战，是数据和人才，这和其他的人工智能领域非常的类似，在数据层面，生物医药数据的积累比互联网数据的积累速度还是要慢一些的，在未来我们如何产生第一是高质量大规模的数据，第二是怎么样让这些数据的收集和使用符合人工智能或者说机器学习训练的需要，这是我们目前在晶泰重点在解决的一个事情。
第二就是人才，刚才提到了生物医药领域的人工智能应用的话，需要对领域知识有非常深厚的了解，我们需要的其实是一个复合型的人才，他可能既有数据驱动的思维习惯，同时对生物学、物理学、化学有比较深的理解，这在传统的教育体系当中是不存在这么一个学科的，虽然现在有越来越多的跨界，有很多博士或者是博士后的研究，自己以前是生物学的背景，现在可能在研究过程中也在学习机器学习的知识，也有计算机的同学看跟生物、物理相关的知识，未来这些人才会越来越多，当然在目前整个行业的发展的速度下，这样的人才还是非常稀缺的。
在晶泰，我们一方面关注怎么样通过更好的渠道去在全球寻找这样的人才，另外一方面通过自己公司内部的培训体系和项目体系，让有这样潜力的人在晶泰的体系下可以快速的成长起来。
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