最近輝瑞和IBM開始一個合作項目，將使用其智能軟件“華生新藥發(fā)現”幫助輝瑞尋找更好的免疫療法。華生是一個智能搜索加工軟件，不僅可以快速搜索海量文獻（2500萬摘要，100多萬文章），更重要的是可以從這些文獻中提取智能信息。華生已經有多個不同專業(yè)化版本，用于不同的領域如腫瘤基因測序。今天JAMA就有一篇文章介紹人工智能在診斷方面的應用。但與輝瑞這個合作是人工智能第一次進入新藥發(fā)現。

新藥研發(fā)高度復雜，所以不斷有新技術號稱能顯著提高研發(fā)效率。也正因為這個過程高度復雜，所以極少有任何單一技術能顯著提高總體效率。很多人聽到這個合作的第一反應是“not again”，認為這是和CADD、組合化學、各種組學一樣雷聲大雨點小。當然這個看法有情可原，連設計合成路線這樣相對簡單的任務現在計算機都難以戰(zhàn)勝優(yōu)秀的化學家，找新藥可能確實還有差距。但另一方面IBM深藍已經是世界象棋第一高手，谷歌阿法狗去年也4：1擊敗圍棋頂級高手李世石?，F在的人工智能已經達到相當水準。

尋找新藥相關信息類似尋找民間高手。華生可能比人能更高效找到所有自封的民間高手，但卻不一定有能力從大量江湖術士中挑出少數真正高手。這是新藥研發(fā)和百科知識的關鍵不同。新藥相關研究魚目混雜，大部分無法重復。很多都是垃圾，而鑒別真?zhèn)尾皇怯嬎銠C長項。另外也很難培訓華生，因為新藥研發(fā)個體化嚴重。每個公司都有不同套路，同一公司不同科學家對同一問題也看法不同。另外真正知識（所謂tacit knowledge）很少發(fā)表，多數公開發(fā)表的東西都是經過包裝過的，只能誤導華生。最后真正有可能有突破潛力研究的一般發(fā)表在比較高端雜志，也會被高頻率引用。需要華生這樣超級軟件才能找到的研究極少會是很重要的。

但是華生也可能為新藥研發(fā)做出一定貢獻，因為華生可以高效提供很多有幫助的線索。比如你的化合物出現PK/PD失聯(lián)，華生可以告訴你有人在1982年報道一系列化合物和你的化合物有70%類似，但調控另一個靶點。這樣你可以更快找到可能的脫靶蛋白。或60年代有人在尋找免疫抑制劑時意外發(fā)現免疫激活作用，但當時不知如何使用這些另類化合物。這些功能類似寫文章的同義詞提示，即使最優(yōu)秀的作家也可以從同義詞提示得到一些幫助。

今天最新統(tǒng)計大藥廠的內部投入回報已經降到3.7%這個幾乎不可持續(xù)的水平，所以任何能夠幫助提高研發(fā)效率的工具都是有益的。華生是根據IBM首任CEO Tom Watson命名，但是恰巧大偵探福爾摩斯的助手也叫華生（John Watson）。我們首先要把華生當作助手而不是對手，華生短時間內還不能取代Vagelos，做決定的還是科學家。