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AI开发者做AI新药研发是一种什么体验？周杰龙似乎更有体会。
2018年，百度搜索技术创新核心人物之一，原百度主任架构师周杰龙，带着一批AI技术骨干实现了一次“跨界”，创立AI制药企业「望石智慧」。
将AI用于搜索是周杰龙的强项，但是如何将AI用于制药环节，在创立望石智慧之前，他仍是“一张白纸” 。
没有医药相关的知识储备，周杰龙选择了一个最笨也最直接的方法——自学。
围绕细胞学、药物化学、结构生物学、药物设计、有机合成、药理学等方向买了几十本专业书；同时，积极参加诸多医药领域的学术会议，与学者探讨人工智能应用到创新药研发领域的可行性。 ”
在周杰龙看来，小分子化合物是上帝书写的外语，而这些化合物与生物大分子靶点的匹配过程就像外语的翻译。望石智慧要做的就是用AI帮助药企去‘翻译外语’ 。
经过近三年布局，望石智慧AI分子设计软件平台已在多个高难度、全新机制或类型First-in-class或Fast-follow项目中取得突破性试验结果。
上个月，望石智慧完成总额达1亿美元的B轮和B+轮融资，是目前AI制药新势力里，规模最大的创新企业之一。
近日，雷锋网《医健AI掘金志》以“AI制药·下一个现象级赛道”为主题，邀请百图生科、剂泰医药、未知君、望石智慧、英矽智能、星药科技六家先锋企业，举办了一场线上云峰会。
作为此次云峰会的报告嘉宾，望石智慧高级算法专家周文彪就以《AI+药物研发的应用和挑战》为题，从技术人角度，对望石智慧的AI制药研发策略做了介绍。
周文彪表示：从算法角度来看AI制药，传统药物筛选经常需要在1060分子空间中搜索药物小分子，这很像机器学习中的最优化过程，通过最优化算法来将模型训练至一个全局最优处。
但因为算力问题，过去药物专家经常通过经验设计小分子再进行筛选，所以传统药物研发很容易陷入局部最优，这也就是最早AI介入制药环节的契机。
而经过学者多年的研究和企业的逐渐深入， AI技术也已经在更多药物研发环节生根发芽。
以已知参考分子的Me-better的项目为例， AI可以淘汰专家环节，通过liGANd-based（配体为基）的AI模型生成大量参考分子，针对某个特定性质、形状、化学性质或药效团，找到大量优化方案。
而针对参考分子的first-in-class药物研发项目， AI主要则可以进行更高通量的筛选，达到10亿级化合物库，并引入用分子生成方法，针对某个分子空间特定区域，密集生成理想分子。
以下是演讲全部内容，雷锋网做了不改变原意的整理和编辑：
大家晚上好，很高兴参加这次雷锋网AI药物研发云峰会。
首先做个自我介绍，我之前背景更偏向互联网，有10年互联网AI算法落地经验，算是跨界过来。
今天将更多从AI开发者角度，给大家搭建一个桥梁，让AI领域朋友认知到 AI和药物研发的结合意义，并分享其中的应用与挑战，主要想从三个方面来分享：
首先，从药物研发问题出发介绍AI如何在其中发挥作用；
其次，介绍望石智慧助力药物研发怎么应用AI，有哪些落地；
最后，分享对AI+药物研发面临的一些挑战、展望和思考。

药物研发：锁与钥匙之争先来介绍一下，药物研发是怎么回事。
药物原理更类似于一个钥匙，解开疾病的钥匙，如何低成本找到这把钥匙，就是药物研发需要解决的问题。
而锁就是疾病靶点，通常我们把它认为是一个蛋白质。
钥匙小分子插入锁孔就是跟蛋白质发生结合，可以抑制蛋白质正常作用，或者激活蛋白质某些作用。

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