在研發新葯時，時間有時往往是科學家的最大敵人之一。諾華(Novartis)副總裁兼洞察力、戰略與設計部負責人Luca Finelli則將這種鬥爭比作烹飪來解釋這一繁瑣的過程如何耗費大量的時間和資源。“通常情況下，配方科學家需要決定，‘我將採取成分A的數量和成分B的數量’，然後他們嘗試不同的組合。”
科學家們需要找到正確的分子組合來生產藥物。問題是，每一種混合物都需要經過一系列的測試以檢查藥物的安全性、效率和其他整體性能。這需要數年時間，而根據過去的實驗檢查數據只會使科學家的工作更加吃力。
“通常情況下，他們都是手工操作，閱讀所有這些文件，然後找出跟他們心目中的問題相關的內容，”Finelli介紹道。
然而隨着2019年微軟-諾華戰略合作關係的推出，這種情況對諾華的科學家們來說發生了改變，該合作關係成立了諾華AI創新實驗室。
微軟歐洲研究院實驗室主任Chris Bishop說道：“我們帶來了我們在機器學習方面的專業知識和我們的大規模計算。這些在製藥界是不存在的。而且微軟不能（獨立）承擔這個任務。我們不是一家製藥公司。所以這種合作關係絕對是至關重要的。”
在收到加快藥物發現過程的技術平台後，它改變了這家跨國製藥公司的遊戲規則。現在，諾華的科學家們可以利用人工智能的力量來檢查以前進行的實驗產生的結果和數據。通過機器學習和算法，計算機可以找到隱藏在諾華實驗室海量數據和文件中的所需信息。
“在這裡，AI實際上可以幫助做到這一點，只需點擊幾下，並將相關信息帶回給用戶進一步使用，告知他們如何設計未來的實驗從而尋找新的方法來創建新葯的配方，”Finelli說道。
這意味着更快地確定他們所需的合適分子以產生正確的分子組合和藥物。當然，這也轉化為更快的藥物測試，整個過程最多只需要幾周時間。據Bishop介紹稱，這項技術使科學家能夠同時進行“1萬個實驗並得到結果，然後用這些結果來設計下一批1萬個實驗”。
諾華首席數據和人工智能官Shahram Ebadollah則表示，這使該公司能為許多客戶提供服務。“如果你看一下管道的每一個方面–從早期藥物發現和藥物開發到臨床試驗，然後再到大規模生產藥物–僅在2020年，我們的藥物就達到了全球近8億患者。”
據悉，諾華計劃在其未來的項目中使用它來確定分子結構並確定可能貢獻有價值數據的前實驗。值得慶幸的是，現在所有這些都將在更短的時間內完成。