"AI + Drug R&D" offers valuable lessons to draw from

Compared to the cosmetics industry, the application of AI technology in drug research and development is more mature and has been developed for more than ten years. AI, with its powerful data analysis and training learning capabilities, can summarize high

dimensional features and patterns into algorithms, and apply these algorithms to various stages of new drug development through its reasoning ability. This can significantly reduce drug development costs, shorten development time, and improve development efficiency, especially in drug discovery, preclinical research, and other areas, showing significant advantages compared to traditional biological experiments.

At present, AI has achieved valuable applications in the discovery and confirmation of disease-related therapeutic targets, the discovery and optimization of lead compounds, pharmacokinetics, toxicological safety, and formulation development. For example, in drug discovery, AI can learn large-scale, heterogeneous, and multimodal data such as sequences, structures, multi omics data, literature patents, and clinical records. Through signal pathways, protein interactions, knowledge graphs, etc., it can find candidate targets related to diseases. Then, using virtual screening and molecular docking technology, it can screen for highly active and promising lead compounds from millions of molecular libraries, optimize the structure of lead compounds through molecular dynamics simulation and reinforcement learning, improve binding affinity, pharmacokinetic properties, and safety, and ultimately generate optimized molecules. The entire drug discovery process can save several years of time compared to traditional methods.


AI has also opened up a new technological paradigm in synthesizing new molecular designs, no longer limited to screening from a given candidate molecule library, but based on generative AI models, generating entirely new molecular structures from scratch. Specifically, AI designs innovative molecules with specific biological activity and physicochemical properties by learning the implicit laws of physics and chemistry, combined with the biological structure information and functional requirements of the target.


In summary, the methodology of AI in drug development follows the following core logic: firstly, molecular characterization, which converts molecular information into feature vectors and achieves machine interpretability; The second is high-dimensional pattern recognition, which involves mining hidden patterns through statistical analysis; The third is high-quality data. The more standardized and diversified data (such as publicly available PubMed, UniProt databases, and private trial data), the more ideal the predictive performance of the model.


The application of AI in the field of cosmetics research and development is highly similar to that in the field of drug development in terms of goal setting, methodology application, and data requirements. At present, the cosmetics industry has entered the era of "efficacy", and skin physiology and life sciences are increasingly becoming the foundation of cosmetics research and development. The core functional raw materials not only need to have actual efficacy data as support, but also need to prove their mechanism of action from molecular biology pathways, targets, physiological functions, and other aspects. This coincides with the scientific essence of drug development based on life sciences and evidence-based medicine. In addition, the molecular characterization, high-dimensional pattern recognition, and data-driven prediction algorithms used by AI, scientific tools such as AlphaFold2 and Rosetta, as well as human genes, proteins, and multi omics data, can all be directly used for cosmetics research and development. It can be said that the technological framework of drug development provides a reference paradigm for the innovation of cosmetic raw materials.