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“人工智能＋新藥研發(fā)”進(jìn)入快速成長(zhǎng)期 國(guó)際巨頭紛紛布局
2019/4/8 13:33:24 來(lái)源：千虹醫(yī)藥網(wǎng) |
新藥研發(fā)存在環(huán)節(jié)多、研發(fā)費(fèi)用高、研發(fā)周期長(zhǎng)且風(fēng)險(xiǎn)大等問題。近年來(lái)，隨著人工智能技技術(shù)的不斷發(fā)展，業(yè)內(nèi)認(rèn)為，將人工智能技術(shù)運(yùn)用到新藥研發(fā)當(dāng)中來(lái)，或能解決這些問題。來(lái)自 Tech Emergence 的一份關(guān)于研究所有行業(yè)人工智能應(yīng)用的報(bào)告結(jié)果表明，人工智能可將新藥研發(fā)的成功率從 12%提高到 14%，為生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
據(jù)悉，目前，人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域主要應(yīng)用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、晶型預(yù)測(cè)、患者招募、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)和藥物適應(yīng)癥開拓等環(huán)節(jié)。業(yè)內(nèi)表示，當(dāng)前“人工智能+新藥研發(fā)”已經(jīng)進(jìn)入快速成長(zhǎng)期。為提高新藥研發(fā)的效率，國(guó)際制藥企業(yè)紛紛進(jìn)行該方面的開發(fā)與布局，并且不少企業(yè)都采取了合作的方式。
例如，早在2015年，默沙東就與Atomwise合作，其開創(chuàng)性的AtomNet技術(shù)平臺(tái)能像人類藥物化學(xué)家一般邏輯思考，它每天使用強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算機(jī)工具分析數(shù)百萬(wàn)的潛在療法，從而加快藥物研發(fā)進(jìn)程。
2016 年11月，BenevolentAI 與強(qiáng)生合作，用人工智能開發(fā)候選藥物，同時(shí)展開商業(yè)化探索。
2016年12月，IBM Watson Health與輝瑞達(dá)成合作協(xié)議，輝瑞將使用 Watson 分析大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)，共同致力于癌癥藥物研發(fā)。
2017年6月，武田制藥與Numerate簽署合作協(xié)議，Numerate將其新的AI技術(shù)應(yīng)用到化合物篩選環(huán)節(jié)，縮短武田制藥的新藥研發(fā)時(shí)間。
2017年7月，葛蘭素史克與Exscientia開啟了合作關(guān)系。當(dāng)時(shí)的合作內(nèi)容是，Exscientia需要為葛蘭素史克感興趣的10個(gè)疾病靶點(diǎn)開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物，如果Exscientia 達(dá)到所有約定的目標(biāo)，總計(jì)將從葛蘭素史克獲得3300萬(wàn)英鎊的資金。
日前，Exscientia公司表示，該公司已經(jīng)交付了頭一種通過人工智能與葛蘭素史克(GlaxoSmithKline,GSK)合作發(fā)現(xiàn)的候選藥物，這是一種治療慢性阻塞性肺病(COPD)的潛在療法。
另外，阿斯利康近年來(lái)也在持續(xù)加碼大數(shù)據(jù)和人工智能在多個(gè)疾病領(lǐng)域的運(yùn)用。一方面，阿斯利康通過自建，在醫(yī)藥研發(fā)的大量試驗(yàn)中運(yùn)用AI的方法，來(lái)降低成本，加速數(shù)據(jù)的供應(yīng)。
例如，公司通過和多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)合作開發(fā)了一套創(chuàng)新的AI藥物警報(bào)系統(tǒng)“Watcher”，包含工具包REACT 4，它能對(duì)試驗(yàn)一、二階段的安全性、有效性和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并使之形象化，目前正用于阿斯利康超過140項(xiàng)的研究中。
另一方面，阿斯利康還和Berg公司合作，利用AI開發(fā)藥物。該公司通過對(duì)1000多種癌癥和健康人類細(xì)胞樣本的測(cè)試來(lái)識(shí)別以前未知的癌癥機(jī)制，從而確定潛在的治療方法。雙方的合作主要集中在帕金森病和其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病領(lǐng)域。
可見，利用人工智能開發(fā)新藥趨勢(shì)不斷蔓延，將大大提高新藥研發(fā)速度，利好藥企發(fā)展。不過，業(yè)內(nèi)指出，當(dāng)前人工智能應(yīng)用于新藥研發(fā)仍需面對(duì)人才短缺、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享機(jī)制、商業(yè)模式創(chuàng)新等諸多問題，因此人工智能+新藥研發(fā)還待進(jìn)一步探索。
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