近年來(lái)，隨著(zhù)全球癌癥、糖尿病等患者數量的逐年增長(cháng)，以及疾病診斷和治療技術(shù)的不斷成熟，全球的藥物研發(fā)正在逐漸升溫。沙利文報道的數據顯示，2016年全球醫藥研發(fā)投入為1454億美元(不包括醫藥生產(chǎn)投入)，2012-2016年的年復合增長(cháng)率為2.4%。在新藥研發(fā)成本不斷攀升的背景下，預計全球醫藥研發(fā)投入在2021年將達到1600億美元，2016-2021年的年復合增長(cháng)率將達1.9%。
雖然全球新藥研發(fā)熱情高漲，但新藥的研發(fā)之路并不容易。據了解，一款新藥成功上市的背后往往承載著(zhù)平均10多年的研發(fā)周期、20多億美元的研發(fā)成本，另外新藥研發(fā)過(guò)程中消耗的精力都非常大，研發(fā)失敗的風(fēng)險也比較高。德勤公司發(fā)布的研究報告顯示，2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發(fā)上的投資回報率僅有3.2%，為8年來(lái)水平，而一款新藥上市的研發(fā)成本在8年內卻從11.88億美元增到20億美元。
值得慶幸的是，隨著(zhù)人工智能時(shí)代的到來(lái)，AI為新藥研發(fā)存在的困境開(kāi)啟了新的途徑。當前，人工智能正逐步與制藥行業(yè)接觸，尤其在新藥研發(fā)方面備受看好。
專(zhuān)家表示，AI技術(shù)直擊藥物研發(fā)痛點(diǎn)，將改變傳統藥物研發(fā)尋找靶點(diǎn)、先導化合物篩選、臨床前動(dòng)物實(shí)驗、臨床試驗論證等漫長(cháng)的過(guò)程，大大地提高了藥物研發(fā)成功率。“傳統藥物研發(fā)過(guò)程中，為了尋找到合適的候選分子，需要測試幾千個(gè)小分子，而且假設找到了幾個(gè)候選分子，還需要進(jìn)行下一關(guān)的篩選，最后能夠進(jìn)入臨床試驗的分子只有十分之一。”
目前，全球制藥巨頭都在這方面發(fā)力，讓AI參與到藥物研發(fā)中來(lái)，對藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀(guān)察等結果進(jìn)行快速分析。
例如，美國強生公司早在2016年就將一些尚處于試驗中的小分子化合物轉交給一家人工智能公司，希望加快新藥研發(fā)；2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng )業(yè)公司展開(kāi)合作，利用大數據和機器學(xué)習，加快開(kāi)發(fā)創(chuàng )新小分子藥物；2018年，丹麥諾和諾德公司宣布重組研發(fā)中心，增強AI方面競爭力，加速其嚴重慢性病產(chǎn)品管線(xiàn)的擴展和多樣化。
日前，《自然》子刊Nature Biotechnology中刊載了AI新藥研發(fā)的成果。Insilico Medicine、藥明康德以及多倫多大學(xué)的科學(xué)家們采用一種稱(chēng)為生成張力強化學(xué)習(GENTRL)的新AI系統，將新藥研發(fā)從靶點(diǎn)到候選分子的時(shí)間縮短到了僅僅21天。與過(guò)去幾個(gè)月甚至幾年相比，這個(gè)數字無(wú)疑是一大驚喜！這種方法也標志著(zhù)AI制藥在產(chǎn)業(yè)層面的突破。
另外，被譽(yù)為2018全球人工智能百強公司的Insilico Medicine，與藥明康德也有展開(kāi)戰略合作。業(yè)內認為，這將助力中國的新藥研發(fā)，預計未來(lái)中國新藥研發(fā)會(huì )有爆發(fā)性增長(cháng)，市場(chǎng)前景廣闊。
總的來(lái)看，“AI制藥”已經(jīng)成為大勢所趨。雖然當前只能起到輔助作用，但在新藥發(fā)現效率等方面都有很大的好處，將助力更多好藥更快的造?；颊?。
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