Servier数字、数据与IT执行副总裁Virginie Dominguez参与的“领导者视角：利用人工智能加速药物创新”专题讨论会的核心要点。
问题由保罗·德·巴林库尔特（Paul de Balincourt）提出，Artefact 医疗健康数据与人工智能转型领域的Artefact 。
作为一家全球性制药公司，赛诺菲致力于将患者置于创新工作的核心。赛诺菲历来以在心血管和代谢性疾病领域的领导地位而闻名，如今已成为肿瘤学领域的领军企业，专注于开发针对难治性及罕见癌症的变革性疗法。基于其肿瘤学业务模式，该公司计划建立神经学业务板块，并制定了雄心勃勃的目标：在未来十年内将成功率提高一倍，并将产品上市时间缩短多达四年。
人工智能在药物创新中的作用
药物研发是一个漫长而艰难的过程，成功率不足5%。赛诺菲将人工智能视为加速创新、提升效率的关键驱动力。成功的关键要素包括强大的计算能力、高质量的数据以及吸引顶尖人才。然而，数据匮乏——尤其是针对罕见病的数据——仍然是一个挑战。合作同样至关重要，因为创新无法凭一己之力实现。
人工智能应用的分阶段实施策略
赛诺菲（Servier）在人工智能应用方面采取了两阶段策略。初期，公司采取了机会主义策略，重点通过具体应用案例（尤其是与研发团队合作）来验证人工智能的潜力。这一阶段有助于弥合科学家与数据专家之间的文化隔阂。目前，公司已进入系统化阶段，将人工智能融入所有研发流程，识别出16个关键痛点，并优先推进20项举措，以实现最大影响力和可行性。
人工智能驱动的创新成果
在早期研究阶段，已取得显著进展，特别是在靶点发现和验证方面。人工智能有助于识别更高质量的药物靶点，并简化了药物设计流程，包括小分子药物和核苷酸类疗法。临床开发方面，患者招募和试验中心筛选的速度也因此加快。在后期阶段，人工智能为医学写作提供支持，显著缩短了文档编制所需的时间。
人工智能解决方案的实际应用
赛诺菲自主开发了一系列利用生成式人工智能进行靶点评估的工具。这些工具通过处理海量科学数据来评估靶点安全性，从而将科学家的工作量减少了9%。此类解决方案充分体现了人工智能如何增强而非取代科学专业知识，从而在药物研发过程中助力做出更快、更明智的决策。
合作伙伴关系是创新的基石
合作是赛诺菲战略的核心，无论是在内部还是外部。像Feder协会这样的竞争前合作网络，旨在应对人工智能和药物研发领域的共同挑战。赛诺菲还与数字孪生领域的尖端企业以及法国公司Owkin在影像和机器学习领域建立了有针对性的合作。借助近期对法国科研与创新的大力投资，公私合作进一步推动了进展。
结论
赛诺菲将人工智能融入药物发现与研发的过程，彰显了其对创新及以患者为中心的医疗服务的承诺。尽管仍面临诸多挑战，尤其是数据和资源分配方面的挑战，但该公司对人工智能、合作伙伴关系及系统性整合的战略聚焦，使其有能力引领医疗健康成果的变革。
