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每日精選：顛覆式創(chuàng)新還是資本噱頭？AI制藥駛?cè)肟燔嚨?/h1>
來源：新華財經(jīng) 時間：2022-09-21 21:31:54

縱觀生物醫(yī)藥發(fā)展史，藥物發(fā)現(xiàn)曾長期受制于偶然性。近年來，人工智能被廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)藥行業(yè)，在提升識別可商業(yè)化候選藥物的同時，降低新藥研發(fā)成本和時間。從國內(nèi)來看，包括英矽智能、晶泰科技、深勢科技等人工智能制藥企業(yè)相繼崛起，從全球范圍看，輝瑞、諾和諾德等大藥企也開始廣泛關(guān)注并進(jìn)軍這一領(lǐng)域。

在人工智能+醫(yī)藥研發(fā)駛?cè)肟燔嚨赖耐瑫r，市場也有擔(dān)憂，這究竟是顛覆式創(chuàng)新還是資本噱頭？業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，人工智能+醫(yī)藥研發(fā)前景廣闊，但目前來看，其作用主要體現(xiàn)在藥物篩選階段。此外，行業(yè)還面臨復(fù)合型人才短缺及數(shù)據(jù)使用限制等難題等待破解。

AI+制藥熱度升溫新賽道逐漸擁擠


(相關(guān)資料圖)

在上海張江的一棟辦公樓里，英矽智能科技(上海)有限公司聯(lián)合首席執(zhí)行官、首席科學(xué)官任峰對記者說，該企業(yè)開發(fā)的一款靶向主蛋白酶(3CL)用于治療新冠肺炎的全新候選藥物，最早將于今年年底進(jìn)入臨床試驗。

成立僅有幾年時間，但英矽智能在業(yè)界已引起廣泛關(guān)注，而且已完成D輪融資。2019年9月落戶上海后，企業(yè)規(guī)模在不斷擴(kuò)大。記者采訪時發(fā)現(xiàn)，這家企業(yè)在上海的辦公室已達(dá)百人規(guī)模，由于人員規(guī)模擴(kuò)張較快，企業(yè)剛剛從一處較小的辦公場所搬到這里。

任峰介紹說，相比于已有治療新冠的藥物，英矽智能的候選藥物有幾大優(yōu)勢，首先，該款藥物從原料到合成化合物僅僅需要兩步，合成效率更高，“比如輝瑞的治療新冠的藥物，從原料到最后合成就需要七步”；其次，該款藥物不需要與其他代謝酶的抑制劑聯(lián)合使用，可以進(jìn)一步降低藥物的毒副作用。同時，該款藥物還具備廣譜抗病毒特點，“藥物不僅對新冠病毒具有療效，并且對其他冠狀病毒，包括SARS、MERS等均顯示出抗病毒活性?！比畏逭f。

此前，英矽智能還利用人工智能平臺發(fā)現(xiàn)和設(shè)計抗纖維化候選新藥ISM001-055，目前，該藥物已啟動在中國的I期臨床試驗，完成了首批健康受試者給藥，這也是首個由人工智能發(fā)現(xiàn)和設(shè)計的，在中國進(jìn)入臨床試驗的藥物。

除英矽智能外，國內(nèi)幾家有代表性的人工智能制藥企業(yè)如晶泰科技、深勢科技也都落戶上海張江。人工智能制藥企業(yè)扎根于此，離不開張江雄厚的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。浦東新區(qū)提供的數(shù)據(jù)顯示，目前，張江科學(xué)城已集聚1400余家生物醫(yī)藥創(chuàng)新主體，全球醫(yī)藥前10強中有7家入駐張江；全球醫(yī)藥20強在張江設(shè)立9家開放式創(chuàng)新中心。

“我們定位于做AI制藥，所以我們非常希望未來在浦東新區(qū)能夠?qū)崿F(xiàn)干實驗和濕實驗的閉環(huán)，能把我們的AI技術(shù)充分結(jié)合張江一系列的前沿科技，最后誕生好藥?！鄙虾Ｉ顒菸ㄋ伎萍加邢挢?zé)任公司生物醫(yī)藥事業(yè)群副總裁范夢奇說。

通俗來理解，干實驗是指新藥研發(fā)在實驗室之前通過計算工具、模型的篩選階段，濕實驗則是指實驗室相關(guān)階段。

“新勢力”不斷進(jìn)入這條新賽道，傳統(tǒng)醫(yī)藥巨頭也紛紛下場。如輝瑞與晶泰科技合作，用6周就確認(rèn)了新冠藥物Paxlovid的優(yōu)勢晶型。

今年以來，多家上市藥企也加速布局這一賽道，包括云南白藥、復(fù)星醫(yī)藥等企業(yè)紛紛進(jìn)入。9月12日，諾和諾德宣布與微軟達(dá)成合作，將微軟的計算服務(wù)、云、人工智能和諾和諾德的藥物發(fā)現(xiàn)、開發(fā)等能力相結(jié)合。此前，諾和諾德還與生命科學(xué)機(jī)器人技術(shù)公司HighRes Biosolutions達(dá)成合作，雙方將設(shè)計一個最先進(jìn)的機(jī)器人平臺，用于高通量生物制品工程和特性分析。

瞄準(zhǔn)生物學(xué)、化學(xué)、臨床試驗三大痛點

“傳統(tǒng)新藥研發(fā)主要面臨三大痛點，一是和生物學(xué)相關(guān)，找不到合適的靶點；二是和化學(xué)相關(guān)，找不到成藥性好、結(jié)構(gòu)新穎的化合物；三是和臨床試驗相關(guān)，從藥物研發(fā)歷史看，臨床試驗方案設(shè)計與新藥研發(fā)的成敗息息相關(guān)。”任峰如此總結(jié)制藥行業(yè)面臨的三大痛點。

正是這三大痛點，讓生物醫(yī)藥行業(yè)陷入“倒摩爾定律”的怪圈：也就是即使投入巨量資源，但新藥研發(fā)的成功率、回報率也非常低。有行業(yè)報告提供的數(shù)據(jù)顯示，目前一款新藥的平均研發(fā)周期達(dá)到10年以上，投入資金在20億美元左右。即使候選藥物通過I期臨床試驗，其進(jìn)入市場的可能性也僅為約5%。

“據(jù)德勤的報告，過去十年來制藥公司的研發(fā)投資回報率一直處于下降趨勢，從2010年的10.1%到2019的1.8%，老實說還不如直接把錢存在銀行回報率高。”一位業(yè)內(nèi)人士對記者說 。

人工智能+醫(yī)藥研發(fā)瞄準(zhǔn)上述三大痛點，以提高效率和成功率為突破口，賦能新藥研發(fā)。

任峰介紹，針對上述三個痛點，英矽智能設(shè)計了三個平臺，分別為PandaOmics，通過深度解讀組學(xué)數(shù)據(jù)及分析全類型數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和評估合適的藥物靶點；Chemistry42平臺，針對選定靶點從無到有設(shè)計出具有特定屬性的化合物；InClinico完善臨床試驗方案設(shè)計并對成功概率進(jìn)行預(yù)測。

任峰以進(jìn)展最快的抗纖維化項目舉例。首先研發(fā)團(tuán)隊通過PandaOmics尋找疾病與靶點間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)了一個全新的泛纖維化靶點。接著利用Chemistry42基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，從虛擬庫的上千萬分子和從頭生成的化合物庫中，篩選出大約2000個分子。然后根據(jù)藥物作用的選擇性、生物利用度、代謝穩(wěn)定性、口服給藥性、安全性等多個維度挑選出78個分子進(jìn)行合成，最終確定了一個臨床前候選化合物。

“從立項到獲得臨床前候選化合物我們用了18個月時間，傳統(tǒng)方法大約需要4年半?！比畏褰榻B道。

范夢奇舉例說，通過人工智能技術(shù)應(yīng)用，可將分子篩選這一過程從過去的一兩年縮短至一兩天?！澳壳吧顒菘萍家褏⑴c11條藥物研發(fā)管線，最快的管線已經(jīng)到了工藝表征階段?！?/p>

數(shù)據(jù)和人才兩大瓶頸待破解

人工智能+醫(yī)藥研發(fā)并非“無所不能”，也面臨一定的局限性?！澳壳叭斯ぶ悄芗夹g(shù)還比較多用于早期藥物發(fā)現(xiàn)和評估。一旦到了動物實驗環(huán)節(jié)，從全世界范圍看，人工智能能做的工作還是比較有限的?！狈秹羝嬲f。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，行業(yè)發(fā)展還面臨數(shù)據(jù)和人才兩大瓶頸。在人才方面， 人工智能+醫(yī)藥研發(fā)需要大量的既精通人工智能、算法，又懂生物醫(yī)藥研發(fā)的人才。“找到兩方面都非常專業(yè)的復(fù)合型人才很有挑戰(zhàn)，我們目前的選擇是找到一方面專精的人才，然后再慢慢培養(yǎng)補齊行業(yè)所需要的其他方面的知識?！比畏逭f。

據(jù)記者了解，部分高校也已開設(shè)生物信息學(xué)等交叉學(xué)科，以適應(yīng)行業(yè)發(fā)展需要。

在數(shù)據(jù)方面，由于人工智能平臺的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)支撐，目前數(shù)據(jù)收集一方面受合法合規(guī)限制，另一方面，則由于傳統(tǒng)醫(yī)院治療過程中，更多將診療信息紙質(zhì)記錄，即使采用數(shù)字化方式記錄，也普遍存在格式不統(tǒng)一問題，將其清洗、整理為可供人工智能平臺使用的數(shù)據(jù)，也較為費時費力，過程較為復(fù)雜。

一家人工智能主要企業(yè)負(fù)責(zé)人說，其供人工智能訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)主要來自國際上已開放的數(shù)據(jù)，國內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)使用還面臨監(jiān)管和法律法規(guī)方面的限制?！斑@需要監(jiān)管方加強引導(dǎo)，進(jìn)一步明確哪些數(shù)據(jù)可以用、怎么用，哪些數(shù)據(jù)不能用”該負(fù)責(zé)人說。從更深層次上看，還涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)的所有權(quán)歸屬問題。如病人看病問診的數(shù)據(jù)，到底是歸患者所有，還是歸醫(yī)院所有？這都有待相關(guān)法律法規(guī)進(jìn)一步明確。

針對數(shù)據(jù)紙質(zhì)記錄及數(shù)字化記錄不規(guī)范問題，也有醫(yī)療企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化改造。如前不久舉行的2022世界人工智能大會上，GE醫(yī)療展示的一套PeriOpx20系統(tǒng)就可以針對臨床需求，提供全流程數(shù)據(jù)收集、可視化展示、結(jié)構(gòu)化存儲及智能應(yīng)用，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著類似系統(tǒng)廣泛在醫(yī)院應(yīng)用，可以為人工智能制藥行業(yè)提供更多可用和規(guī)范的數(shù)據(jù)。

（文章來源：新華財經(jīng)）

關(guān)鍵詞： 人工智能

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