AI結合醫療，加速藥物開發的效率與效果

開發新藥是一項具有挑戰性的企業。Tufts藥物研究中心在一篇研究報告中表示，製藥公司平均需要花費27億美元將藥品運到商店貨架上，而且後期試驗中90％的治療藥物從未上市，因為這些藥被認為是無效或不安全。

但Verge Genomics公司則認為，在人工智慧的幫助下，藥物的開發可以大大加速。而這間以人工智慧為主的AI醫療新創公司，在2018年七月宣布完成了3200萬美元融資。Verge Genomics是一間致力於優化藥物開發的過程，並且輔以人工智慧的技術，冀求從藥物開發過程中剔除疑慮。Verge Genomics使用機器學習模型，以患者和實驗室數據去訓練其人工智慧技術，識別疾病的基因網絡，並且預測可能阻礙其活動的化合物。公司研究人員測試動物模型中的化合物和幹細胞生長的神經，並使用這些結果進一步改進模型。

大部分培訓數據都是專有的，由Verge Genomics的內部藥物開發實驗室中的數據和動物實驗所生成。且該公司聲稱目前已經與十幾個學術和政府組織建立了合作關係，它擁有最大和最完整的ALS和帕金森基因數據資料庫。

2018年5月，Verge Genomics與加州大學聖地亞哥分校和柏林研究機構VIB建立了合作關係，對帕金森病患者大腦中的基因進行測序。去年，它宣布與馬薩諸塞州神經退化性疾​​病綜合研究所、哥倫比亞大學運動神經元中心、南加州大學克爾克醫學院和密歇根大學醫學院聯合研究ALS。可見此公司並非僅是關起門閉門造車，而是著實的結合美國當地的學界與醫療研究資源，來完成其人工智慧醫療的願景。

藥物開發有幾格個主要的問題，Verge正在使用數據和人工智慧來解決。首先，許多疾病如阿茲海默症是由數百種基因引起的。Verge的人類基因資料庫中的數據演算法可以將這些基因映射出來。第二種不是僅將動物數據用於臨床前試驗，而是從最初開始即使用人類數據，這可以更深入地瞭解藥物實際上對人體細胞的有效性。在老鼠中起作用的藥物通常在人類中失敗，這是因為老鼠通常作為主要的哺乳動物模型，與人類仍存在者先天上的差異。且Verge的演算法不是繁瑣地篩選數百萬種藥物，而是計算預測有效的藥物，對症下藥。

Verge Genomics員工約14人，雖然人數不多，但卻功能齊全，團隊裡的每一個人各司其職，如有電腦科學家管理機器學習的前端，而且還讓研究人員在自己的內部藥物研發以及動物實驗室工作。該團隊聚集著電腦工程師、數學家、神經生物學家，以及行業資深人士和藥物開發的老手。如此一來，這樣的新創公司結合人工智慧，或許在可見的未來能夠對醫療界引起不小的影響。

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