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第123章 舍得一身剐(第2页)

陈晓:“肯定会的,既然上市销售,就要做好泄密的准备,不过,当初我们是分了多个实验组,每个组的分工不同,彼此之间不允许交流。”

说到这里沉吟一下,“薛晓峰也只是对他负责的那个组比较熟悉,其他组的工作,不在他职权范围内,想要完全破解,起码要2-3年的时间。”

反正已经申请了专利,除了阿三,其他国家多少还守点规矩。

叶绵:“也只能这样了。”

陈晓:“薛晓峰走了,那诺兰生物不能停下脚步,继续扩大招聘范围,同时要新成立人工智能实验室。”

“需要这么急?”叶绵问道。

陈晓:“国外对大数据和医疗的结合已经有了很深研究,咱们必须奋起直追,未来制药的机会就在于此。”

叶绵点头,“咱们的积累有点少,现在开始投入,就是一个无底洞。”

现代制药业三块基石:找到治病原因,建立动物疾病模型和使用系统性筛选。”

研发新药是从0到1的过程,用化学手段设计新药物。

但这个设计不是从0开始,而是有一个模板。

每个制药企业都有自己的化合物库,里面既有天然化合物,也有制药公司多年积累的人工化合物。

研发新药就是从这些化合物中筛选出最合适的。

叶绵之所以说是无底洞。

因为,1990年时,筛选一万个化合物就能找到一款新药。

而现在,根据最新的公开数据,药明康德新药开发公司提供给客户筛选的化合物,超过了800亿个,而且很快就达到1000亿个。

这么多化合物,如何建立化合物库,如何筛选出准确的化合物?

只有靠人工智能。

陈晓点头,“即使是无底洞,也要迎头赶上,对于制药企业来说,这是必须承受的命运。”

叶绵点头,“好的。”

女人在关键时刻的决断还是差点。

虽然她知道,只要能找到快速准确的筛选方法,就能带领制药业从量变走向质变,完成新一轮产业升级。

还是下不了决心。

这不是几个亿、十几亿、几十亿的投入,而是以百亿为单位,持续长期投入。

陈晓:“人工智能目前还处于学习和尝试阶段,咱们还有机会。”

这么多数据,必须让电脑替人做出决定,让电脑告诉人们,什么样的化合物才是成药性最好的化合物。

叶绵:“从最近发表的学术论文看,通过数据学习,在没有人工干预的条件下,最先进的人工智能可以在数据界定的化学结构空间内,找到或设计出符合一定要求的全新化合物。”

虽然以目前分子科学发展水平看,还无法预判某个结构的化合物,具有什么理化性质。

需要在动物模型上进行筛选。

但人工智能能把这个过程处理的非常高效。

陈晓:“国外的积累确实深厚,但远没有到临界点,人工智能合成的化合物还非常浅显。”

叶绵见老板打定主意,也就不再说什么。

她知道自己的缺陷,长于执行而短于决策。

这与她从小到大的生活环境有关。

缺乏冒险精神。

……

说完了工作,叶绵问:“这次出去,老师有没有惹你?”

陈晓笑了下,“你是想说,我又没有惹叶老师生气吧?”

“怎么会。”

陈晓:“没有,叶老师性格娴雅,即使看不惯我做的,也不会给我难堪,最多事后不经意提一下。”

叶绵有点好奇,“你做什么了?”

陈晓:“他们安排的陪酒小妹。”

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