长久以来以来，人们发现咀嚼柳树皮能用来缓解疼痛，但化学公司拜耳的科学家直到1800年代才分离出其活性成分，并最终将其改良版申请为阿司匹林的专利。
更为国人所熟知的是，1971年中国药学家屠呦呦在研究古代中医药文献时，发现青蒿在《肘后备急方》中提到的治疟方法。她采用乙醚低温提取法，从青蒿中分离出了一种活性成分，并将其命名为青蒿素。
这不是天然来源药物的唯二例子。事实上，据世界卫生组织估计，大约40%的现代药品都源于我们祖先曾经使用过的药物。
科学家们估计他们只发现了一小部分可以开发成强效药物的天然化合物。因为在某种程度上，从自然界中识别、分离和测试分子比在实验室中合成新化合物更复杂、更耗时。
现在，人工智能和其他技术可以加快从自然界中发现新药的过程。美国大型生物技术公司Recursion Pharmaceuticals创始人之一的Viswa Colluru博士离职之后建立了Enveda Biosciences，这是一家位于科罗拉多州博尔德的生物技术公司，致力于分析植物化学以发掘潜在的药物。
Enveda 研究了世界上所有关于不同文化背景的人类如何使用植物来治疗疼痛和疾病的数字信息。该公司的数据库中有38,000种药用植物，与大约12,000种疾病和症状有关。
一旦 Enveda 的 AI 识别出最有可能提供治愈的植物，团队成员就会收集材料并使用公司的实验室和 AI 模型对其进行测试。与研究单个分子的传统方法不同，Enveda的AI模型可以破译整个样品的“化学语言”。主要集中在炎症性疾病、肿瘤以及代谢疾病等领域。
Enveda宣布已从新投资者那里筹集了5500万美元的B2轮融资，包括Microsoft、大自然保护协会、Premji Invest和Lingotto投资基金，以及现有支持者Kinnevik、True Ventures、FPV、Level Ventures和Jazz Venture Partners。新资金使该公司的总资本达到2.3亿美元。
无独有偶，总部位于英国的Pangea Bio也在利用AI技术研究植物，以发现治疗神经系统疾病的药物。
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