記者 |金淼
編輯 |許悅
近期，AI藥物發(fā)現公司Insilico Medicine首次利用人工智發(fā)現新機制特發(fā)性肺纖維化候選新藥，并且通過(guò)多次人類(lèi)細胞和動(dòng)物模型實(shí)驗驗證。
通常而言，藥物研發(fā)需要大量生命科學(xué)的基礎研究，在此基礎上發(fā)現和驗證靶標，再根據靶標尋找發(fā)現合適的先導分子進(jìn)行分子優(yōu)化，之后通過(guò)臨床前的細胞及動(dòng)物實(shí)驗后進(jìn)入臨床試驗，最終通過(guò)臨床實(shí)驗后將藥物推向市場(chǎng)。
過(guò)去幾十年間，多個(gè)靶向藥相繼上市，大量分子被發(fā)現，剩余分子發(fā)現難度變大，以至于藥物發(fā)現的難度也變大，上述流程的成功率正在日益降低。如今一款新藥從研發(fā)到走向市場(chǎng)大約需要26億美元，超過(guò)12年的研發(fā)周期，并且失敗率高達90%。
Insilico Medicine英矽智能首席科學(xué)官任峰表示，目前醫藥行業(yè)面臨的三大痛點(diǎn)包括：第一，怎樣找到合適或全新的靶點(diǎn)治療某種疾??；第二，找到靶點(diǎn)后如何發(fā)現全新的化合物，將靶點(diǎn)推向臨床；第三，如何設計臨床方案以減少不可預測性。
伴隨人工智能技術(shù)的發(fā)展，全球范圍內都寄希望于通過(guò)人工智能手段降低藥物的研發(fā)成本、縮短藥物的研發(fā)周期、控制新藥研發(fā)風(fēng)險，在此基礎上，一批人工智能企業(yè)相繼出現。
Insilico Medicine通過(guò)人工智能發(fā)現針對肺纖維化的創(chuàng )新靶點(diǎn)，同時(shí)，利用人工智能產(chǎn)生全新小分子化合物，并推向臨床候選化合物。從疾病假設到臨床前候選藥物的全部過(guò)程，Insilico Medicine只用了不到18個(gè)月，花費約200萬(wàn)美元。同傳統的藥物發(fā)現過(guò)程相比，速度和成效有了顯著(zhù)提升。
從2014年成立至今，Insilico Medicine已經(jīng)先后進(jìn)行6輪融資，啟明創(chuàng )投、創(chuàng )新工場(chǎng)、藥明康德等皆參與其中。
創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)兼CEO李開(kāi)復表示，Insilico Medicine此次發(fā)明是一個(gè)完整的、產(chǎn)品化的解決方案，“第一次把整個(gè)新藥研發(fā)流程打通”。
Insilico Medicine通過(guò)一體化Pharma.AI平臺主要覆蓋藥物研發(fā)的三個(gè)環(huán)節。
首先，PandaOmics通過(guò)數據分析幫助靶點(diǎn)發(fā)現。其次，生成式對抗網(wǎng)絡(luò ) (GAN) 以及深度學(xué)習的人工智能引擎Chemistry42，基于蛋白結構或者配體結構進(jìn)行化合物的設計，幫助找到全新的小分子化合物，實(shí)現從苗頭化合物的發(fā)現一直到臨床化合物的確定。第三，另一款人工智能引擎InClinico可以幫助預測臨床試驗結果，指導正確的臨床實(shí)驗方案。
啟明創(chuàng )投主管合伙人梁穎宇表示，AI賦能藥物研發(fā)，既能夠縮短藥物研發(fā)的時(shí)間，又能夠大大降低成本。
“我們自己的投資組合中，已經(jīng)有120多家醫藥公司。作為泰格醫藥和dMed的早期投資人，我們必須找到方法來(lái)幫助加快藥物開(kāi)發(fā)的過(guò)程，這就是我們投資Insilico Medicine和Schrödinger兩家公司的原因。”Schrödinger也是一家通過(guò)機器學(xué)習技術(shù)，加快藥物研發(fā)的技術(shù)公司，2020年登陸納斯達克。
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