Illumina的這些舉動不僅僅是出自將其業務由測序工具變為多元化來應對潛在的份額損失的考量 。 面對新藥研發周期長、費用高、風險的普遍特點 ， 將AI應用于靶點發現、化合物合成、新適應癥發現、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優化臨床試驗設計、藥品檢查等場景無疑代表著未來的一種提高成功率、降低成本的方向 。 生物學50年來重大難題——蛋白質折疊預測的攻克就出自于谷歌旗下人工智能公司DeepMind開發的深度學習算法AlphaFold 。 Illumina的首席技術官AlexAravanis指出：“人類遺傳學和AI的學科交叉將會帶來下一代的藥物發現 。 ”而作為基因測序市場霸主的Illumina ， 恰巧手中就掌握著解決現有未被滿足的疾病治療方案需求的工具 。
不過 ， 目前AI藥物研發尚處于起步階段 ， 全球范圍內尚無一款AI研發的藥物成功上市 。 IT巨頭、AI藥物研發初創企業和大型藥企憑借各自的資金、算力、數據經驗等優勢切入行業 ， 能否找準適合自身的商業合作模式進行取長補短 ， 真正走到盈利那一步 ， 還需要時間來給出答案 。
【Illumina聯手阿斯利康進軍AI制藥，前景幾何？】撰文|風立宵
排版|文競擇
參考資料：
[1]https://www.fiercebiotech.com/medtech/illumina-joins-astrazeneca-ai-driven-drug-discovery-project
[2]https://www.illumina.com.cn/company/news-center/press-releases/press-release-details.html?newsid=610e7fbe-cae9-4f64-a07d-8ebabce60b38
[3]https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/genbio.2022.29036.gil

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