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人工智能在開發新藥以及識別現有藥物的新應用方面發揮著越來越重要的作用。例如，人工智能可以用于更快地找到新分子，并通過篩選最有可能對治療產生反應的患者，來改善臨床試驗。
大型藥企正在探索利用人工智能賦能藥物開發，力求通過ＡＩ技術快速尋找臨床試驗患者，或減少測試藥物所需的人員數量，從而既能加快藥物開發，又能節省數百萬美元的成本。盡管目前ＦＤＡ還沒有批準ＡＩ發現的藥物，但對生成式ＡＩ的興趣可能會在未來幾年改變制藥行業的游戲規則。
法國制藥公司賽諾菲（Ｓａｎｏｆｉ）５月２１日宣布，與ＣｈａｔＧＰＴ創始公司ＯｐｅｎＡＩ以及美國生物技術公司Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｏ建立合作伙伴關系，以加快人工智能在藥物開發中的應用。近年來，賽諾菲在人工智能方面已經與Ｏｗｋｉｎ、Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、Ｉｎｓｉｌｉｃｏ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ａｍｕｎｉｘ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ、Ａｔｏｍｗｉｓｅ和Ａｑｅｍｉａ等生物技術公司進行了合作。
關于最新公布的合作，賽諾菲在聲明中表示：“三個團隊將匯集數據、軟件和調優模型，在整個藥物開發生命周期中開發定制的、專用的解決方案。賽諾菲將利用這一合作伙伴關系，提供專有數據訪問權限，以開發ＡＩ模型，繼續向成為首家由人工智能大規模驅動的生物制藥公司邁進。”
根據合作協議，賽諾菲將提供專有數據來開發ＡＩ模型，ＯｐｅｎＡＩ將提供先進的ＡＩ能力和專業知識，Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｏ將提供其工程資源和技術驅動的開發平臺。目標是創建定制的ＡＩ代理（自動化的ＡＩ支持程序）和模型，以滿足制藥行業需求。
賽諾菲首席執行官Ｐａｕｌ Ｈｕｄｓｏｎ在 ＬｉｎｋｅｄＩｎ 上發表文章指出，該聯盟將“利用我們三家公司各自的優勢，開發新一代定制化的人工智能解決方案，旨在提高生產率并加速藥物開發生命周期”。Ｈｕｄｓｏｎ特別提到，人工智能“已經成為賽諾菲許多科學家的日常現實”。新的合作伙伴關系旨在 ＂通過為整個藥物開發建立新的基礎，從而更進一步＂。
與此同時，Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｏ首席執行官Ｂｅｎｊａｍｉｎｅ Ｌｉｕ也向媒體表示，通過整合三家公司的資源，“能夠重新構想制藥行業的藥物開發”。ＯｐｅｎＡＩ 首席運營官 Ｂｒａｄ Ｌｉｇｈｔｃａｐ 也談及了人工智能在加速藥物開發方面的巨大潛力，他對與賽諾菲和 Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｏ的合作表示興奮，希望“通過將新藥推向市場來幫助患者及其家庭”。
賽諾菲、Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｉｏ 和 ＯｐｅｎＡＩ 都認為，這一合作將改變制藥行業的游戲規則。通過將各自在數據、人工智能技術和藥物開發方面的專長相結合，他們的目標是徹底改變新藥的發現和上市方式。
日前，生命科學領域還出現了許多開源和專有的生成式ＡＩ工具，例如：
ＢｉｏＭｉｓｔｒａｌ：一個開源的大型語言模型集合，以來自 ＰｕｂＭｅｄ Ｃｅｎｔｒａｌ 的生物醫學數據為基礎進行訓練，其中包括幾個 ７Ｂ 參數模型，在醫學問題解答和多語言能力方面表現出色。一篇預印本介紹ＢｉｏＭｉｓｔｒａｌ ７Ｂ是“一個專門為生物醫學領域量身定制的ＬＬＭ”。
ＳｃｉＢｉｔｅ Ｃｈａｔ：愛思唯爾子公司ＳｃｉＢｉｔｅ推出了ＳｃｉＢｉｔｅ Ｃｈａｔ，這是一款為生命科學研究人員提供的基于生成式ＡＩ的搜索工具。通過結合語義搜索、生成式ＡＩ（包括支持ＯｐｅｎＡＩ的ＧＰＴ－４模型）以及結構化數據本體和精選詞匯表，旨在簡化生物醫學研究，同時將不準確輸出的風險降至最低。愛思唯爾ＳｃｉＢｉｔｅ的本體管理負責人Ｊａｎｅ Ｌｏｍａｘ博士在最近的一次采訪中表示：“我們將ＬＬＭ、生成式ＡＩ與我們的結構化數據相結合，你既能提出自然語言問題，又能在幕后使用結構化數據進行解釋。因此，你可以獲得兩全其美的效果。”
Ｎａｃｈ０：Ｉｎｓｉｌｉｃｏ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ公司和英偉達還共同開發了一種新型大型語言模型（ＬＬＭ）轉換器——ｎａｃｈ０，它在生物醫學和化學任務之間架起了一座橋梁。Ｎａｃｈ０在不同的數據集上進行訓練，包括ＰｕｂＭｅｄ摘要、描述和分子結構等，使其能夠執行自然語言處理、化學相關任務和跨領域任務。基于英偉達ＢｉｏＮｅＭｏ 生成式ＡＩ平臺，Ｎａｃｈ０ 在分子任務方面的表現優于其他 ＬＬＭ，并顯著超越了 ＣｈａｔＧＰＴ。案例研究表明，Ｎａｃｈ０ 能夠生成具有潛在治療活性的分子，并為藥物化學家驗證有前景的方案。
早些時候，Ｉｎｓｉｌｉｃｏ還推出了 Ｐｒｅｃｉｏｕｓ３ＧＰＴ，這是一種高度多模態、多組學和多物種的轉換器模型，專為老齡化研究、藥物發現、慢性病研究和生物標志物的開發而研發。
ＡｌｐｈａＦｏｌｄ ３：Ｉｓｏｍｏｒｐｈｉｃ Ｌａｂｓ 和 ＤｅｅｐＭｉｎｄ 在本月初推出的 ＡｌｐｈａＦｏｌｄ ３也備受關注。該模型可以精確地模擬生物分子復合物的結構，包括蛋白質、核酸、ＤＮＡ、ＲＮＡ、小分子、離子和修飾殘基，采用新穎的擴散架構，可以預測原始原子坐標。
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