Brendan Frey从2002年开始，对基因组学的热情急剧增加，致力于分析和解释DNA的科学。当一个家庭成员被诊断出患有遗传性疾病时，医生没有足够的信息来评估这个问题的全部范围，更不用说解决它了。“我认为我们应该生活在一个更好的世界，” Frey说。“我们可以准确地检测和治疗遗传疾病。”

十年前，在可预见未来是不可能发生的。但随着研究人员将人工智能应用于药物发现和创新领域，这种想法不在仅仅停留在脑海中。Frey的公司Deep Genomics在加拿大医疗突破的数据驱动方法中处于领先地位。

“传统上，药物开发是一种偶然的活动，比如把一根棍子扔到树上，看看苹果是否掉下来，” Frey说。他同时也是多伦多大学的工程学和医学教授。“这在早期起到了作用，但是悬而未决的成果已经消失，这种传统方法正导致了更多的失败、更大的延误和不断上升的成本。”

开发新药是一个漫长，昂贵且往往令人沮丧的过程。它可能需要10到12年的时间，花费超过20亿美元，毕竟，有些药物甚至可能无法通过临床试验。

“监管机构认为只有8％被发现的药物值得批准，”Frey说。“为了扭转这种局面，我们需要看清现状：人类历史上第一次收集我们生物学数据的能力超过了我们解释和采取行动的能力。”

这就是人工智能的好处，它可以自动分析和应用这种安装宝库数据的最佳技术。“研究人员可以粗略地勾勒出解决方案应该是什么样子，然后使用AI来填充缺失的部分，使用可以从示例中学习的大量数据和计算机系统。”

深度基因组学有20个人工智能系统，弗雷说。“想为新的患者突变发现一个新的药物靶点吗？我们有这个工具。想设计一种药物来解决这个问题吗？我们有一个人工智能工具。想看看药物是否会导致不良副作用吗？我们也有一个人工智能工具。”

起初，人们对人工智能持怀疑态度。但据弗吉尼亚州一家数据分析公司Deep Learning Analytics的一份报告显示，仅在2018年第一季度，人工智能和研发初创企业就筹集到了超过1.56亿美元的资金。

报告称：“现在的利基市场有望在未来2-3年内发展成为生物制药领域的领先分支，这将对该行业产生极大的变革影响。”

阿尔伯塔机器情报研究所的研究员，阿尔伯塔大学的教授Russ Greiner在人工智能领域工作了35年。除了降低开发药物的成本之外，他说人工智能所使用的工具“可能有助于治疗甚至治愈患者，减轻疼痛和痛苦。”他补充说，加拿大“显然是深度学习的主导力量”。

例如，去年，位于多伦多的Cyclica被评为全球20大AI药物开发公司之一。与Merck，Bayer，Eurofarma和WuXi等公司合作，将AI与生物物理学，统计学和大数据结合起来，研究药物如何作用于多种靶标和疾病途径。

“传统上，药物是针对一个目标而设计的，反映了锁定和关键模型，它们被开发成与单一蛋白质结合，”Cyclica总裁兼首席执行官Naheed Kurji说。“然而，越来越多的研究表明，药物通常有数百种脱靶相互作用（即它们不仅仅与单一蛋白质结合），导致意外和不必要的副作用。我们的目标是检查药物可以结合的体内所有可能的蛋白质。“

Kurji说，Cyclica的研究还可以帮助科学家更好地理解为什么某些药物对不同的人有不同的作用，从而加速开发更新，更精确的药物。“我们的目标是将药物发现时间缩短至两年。我们相信通过与制药公司合作并通过突破性技术增强科学家的能力，我们可以实现它。“