如果Verge Genomics的联合创始人爱丽丝·张（Alice Zhang）认为，可以让你在网上搜索“棒球服”，就能找到一个对应衬衫的技术（就是搜索引擎技术），会有助于发现治疗老年痴呆症的方法。

而这仅仅是一个开始。她的公司可能会使实验室中的传统药物研究过时。“Verge让新药研发从实验室转移到计算机上，”张说。今天，大多数大型制药公司研发新药需要经历了10-15年的实验室研究和试验，花费高达20亿美元。Verge展示如何使用这种模拟过程，并使其数字化。当模拟到数字时带来什么呢？它会使成本下降，供应上升。人们过去要花钱买唱片，而现在在网上下载几乎是免费的。药物也与此类似。我们会有大量的新药流入市场，只需我们现在支付的一小部分价格。

工作中的Alice Zhang及其同事

Verge获得广泛关注的部分原因在于创始人爱丽丝·张。这位28岁的女博士发誓，要使用人工智能找到治疗过去无法治愈的神经疾病的方法。对于媒体来说，这是一个非常好的题材。她曾经在加州大学洛杉矶分校攻读神经科学博士学位。年级轻轻的她对药物开发的进度感到失望。药物研究人员通常一次只搜索一个基因，寻找治疗阿尔茨海默氏症或帕金森病的关键。然而，这样的疾病通常是由复杂的基因网络内的相互作用引起的，并且很少有工具可以用来理解这些网络。她在自己的博士项目中，编写了一个软件来寻找这种有问题基因的网络，这种方法受到了谷歌搜索引擎算法的启发（谷歌算法寻找关键字、网站和用户活动之间的联系，以找到正确的结果）。

张最初使用这项技术寻找可能帮助神经在损伤Verge Genomics后再生的基因网络。她在加州大学洛杉矶分校获得的第一个成功是找到了一个可以帮助老鼠在腿骨折后恢复的化合物。老鼠比自然愈合过程快四倍（我不想知道老鼠的腿为什么会骨折）。“其他人试过成千上万的药，但一无所获。而她用自己的软件，很快得到了一种有效的药物。

她与生物医学工程师Jason Chen共同创立了Verge，二人在硅谷的Y Combinator创业孵化器中取得了一席之地。该公司聘请了一组神经科学家和计算机科学家，让他们建立精密的AI程序来描绘涉及神经疾病的基因之间的相互作用。一旦网络反馈映射，Verge的软件就会寻找能够影响网络中所有基因的已知药物，从而克服疾病。这项技术可以在人类设置实验室进行实验的时间内尝试数百万个可能的答案。

和其他AI一样，Verge技术的关键是AI可以学习的大量数据。这些数据近年来已经爆炸，这要归功于价格便宜而且容易的基因检测。

张相信，Verge在五年内的临床试验中将研发出一种治疗肌萎缩侧索硬化症（卢伽雷氏病，霍金患的就是这一种）的药物。而现在这种病还无法治愈。“一旦我们成功攻克一个疾病，就可以扩展开来，”张说。由于Verge和其他公司正在研究基于人工智能的药物发现方法，包括阿尔茨海默病（即老年痴呆）在内的神经系统疾病的新疗法可能会迅速出现。“我们的软件平台将发现不止一种药物，而是几十种数十亿美元的药物，”张补充道。

Verge并不是唯一一家看到AI药物发现趋势的公司。由多伦多大学的AI研究人员创立的Atomwise正在利用机器学习研究潜在的药物分子如何与体内的靶分子相互作用和结合。这项技术可以在对实验室进行实际测试之前对药物进行预测，大大加速发现有效药物。IBM研究人员同样一直在开发AI工具，可以寻找现有药物副作用的模式，并预测药物治疗的其他情况。一家名为ID Genomics的公司正在使用机器学习来预测哪种抗生素对不同的细菌最有效，帮助病人服用更少的药物获得更快的康复。

张认为，以软件和计算为基础的新一代制药公司的将会崛起。根据摩根士丹利最近的分析，数字化药物研发可以为每种经批准的药物平均节省3.3亿美元。报告的作者之一Ricky Goldwasser指出，主流的药品公司将被迫加入这一浪潮，否则他们将像Sears公司一样倒闭，因为他们没有向数字时代过渡。

药品价格下跌对大多数人来说都是一个好消息。而如果人工智能如果能够帮助我们破解像老年痴呆症这样的神经系统疾病，这将是一个更伟大的胜利。