Att utveckla läkemedel är en mycket dyr och tidskrävande verksamhet. Och som AstraZeneca fick reda på förra veckan, nedslående drogförsök kan slå miljontals av ditt aktiemarknadsvärde i en blixt.
Så ju snabbare vi kan identifiera lovande molekyler som kan förvandlas till livsdugliga läkemedel, desto bättre.
Det är därför läkemedelsföretag, såsom GlaxoSmithKline (GSK), Merck, Sanofi och Johnson & Johnson, nu vänder sig till artificiell intelligens (AI) för att hjälpa dem.
Prof Andrew Hopkins är verkställande direktör för Exscienceia, en AI-baserad drogupptäcktsfirma som nyligen har undertecknat ett avtal på 33 miljoner pund med GSK.
Han hävdar att AI och människor som arbetar tillsammans i så kallade "centaurteam" kan hjälpa till att identifiera kandidatmolekyler i en fjärdedel av den vanliga tiden och till en fjärdedel av kostnaden.
I grekisk mytologi var centauren hälften människa, hälften häst - och mycket kraftfull och snabb som ett resultat av detta. AI ger forskare sådana extra krafter, tror professor Hopkins.
Framgångsrik läkemedelsupptäckt bygger på exakt förståelse för hur en sjukdom påverkar våra biologiska system, säger Pamela Spence, världsledande inom biovetenskap på konsultfirma EY.
"När det väl är känt, söker forskare sedan efter molekyler som selektivt kan interagera med detta "mål" och vända att störa eller bromsa dess påverkan - en "hit" molekyl, förklarar hon.
Forskare talar ofta om en sjukdom som måltavlan och molekylen som ett vapen som avfyras en.
Men denna process av drogupptäckt - som traditionellt utförs av små forskarlag mödosamt testar varje potentiell mål och träffa molekyl i hopp om att hitta en vinnare - är en enormt tidskrävande strategi som också har en mycket hög felfrekvens.
Så att ta in AI är som att ha en forskningsassistent som kan lösa problem genom systematisk och obeveklig sökning i otroliga hastigheter, säger hon.
"Vad som kan fungera - och lika viktigt vad som kanske inte fungerar - kan identifieras först av AI superdatorn 'in silico'", säger hon.
Detta är den medicinska termen för forskning som utförs av dator, i motsats till "in vitro" - tänka provrör - och "in vivo" - tester på djur och människor.
Ju snabbare vi kan identifiera när något inte kommer att fungera, desto mindre pengar kommer att gå till spillo.
– Då kan de fysiska testerna göras på ett mindre antal potentiella nya läkemedel... och en mycket högre framgång kan uppnås, säger Ms Spence.
Exscientias AI-algoritm krossar mängder av data, från sjukdomarnas struktur till effekten av befintliga läkemedel, från peer-reviewed studier till observationer av diabilder under ett mikroskop.
Och alla dessa möjligheter begränsas i en process Prof Hopkins liknar naturligt urval.
"Vi försöker inte utesluta osäkerheten - detta är rörig, smutsig data," säger han. "Det finns mycket intressanta jämförelser mellan hur mänsklig kreativitet fungerar och evolution."
Målet är att komma med små molekyler som kandidater för upp till 10 sjukdomsrelaterade mål som sedan kan sättas genom kliniska tester.
"Varje piller du gör kan kosta pence att tillverka, men det är faktiskt en precisionskonstruerad produkt," säger Prof Hopkins, som också är ordförande för medicinska informatik vid Storbritanniens Dundee University.
"Det finns ett nästan oändligt antal andra molekyler det kunde ha varit. Man måste fatta beslut om vad man kan vara säker och effektiv, säger han. "De flesta leder inte till nåt."
Detta AI-drivna tillvägagångssätt gör det också lättare att komma på molekyler som kan ha två distinkta mål. Ett cancerläkemedel skulle till exempel också kunna förbättra immunsystemet och angripa sjukdomen.
GSK står bakom idén och har nyligen inrättat en enhet för upptäcktsprestanda som fokuserar på att förbättra drogupptäckten genom användning av "in silico"-teknik - inklusive AI, maskininlärning och djupinlärning.
Drivningen leds av John Baldoni, GSK:s FoU-chef.
"Vi har ett antal av dessa avtal som vi håller på att genomföra; den med Exscienceia är förmodligen den som är längst fram, men vi har några andra i flöde och några interna projekt själva", säger han.
"Kostnaden för upptäckt från mål till lansering är ungefär $1,7 miljarder [Â£1,3 miljarder]. Kostnaden för vad vi talar om här, från mål till klinik, är cirka 33% av det, och det tar ungefär fem och ett halvt år.
"Vårt mål är att minska det till ett år, och minska kostnaden i förhållande till det."
AI är också att hitta sin väg in i andra aspekter av drogen upptäckt process.
Välvillig AI, till exempel, använder naturligt språk bearbetning för att sålla genom publicerad litteratur, såsom kemiska bibliotek, medicinska databaser och vetenskapliga artiklar, för att dra slutsatser om eventuella nya läkemedelskandidater.
Tidigare i år, en av dess kandidater för ett läkemedel för att behandla motorisk neuronsjukdom - även känd som ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis) - befanns förhindra döden av motoriska neuroner i celler som tagits från verkliga patienter, och fördröjd uppkomsten av sjukdomen hos djur.
"Vi är otroligt uppmuntrade av dessa resultat", säger Benevolent AI grundare och ordförande Ken Mulvaney.
Patienterna bör också uppmuntras. AI-baserad drog upptäckt lovar att föra mer effektiva, billigare läkemedel på marknaden mycket snabbare.
Forskare som arbetar tillsammans med artificiell intelligens (AI) skulle kunna minska den tid det tar att utveckla nya läkemedel - och, i högsta grad, kostnaderna - säger teknikföretag.