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人工智能加速落地新藥研發(fā)

2024-10-24 19:46:25來源：經(jīng)濟參考報

隨著人工智能等技術(shù)的不斷創(chuàng)新，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用加速落地

。其中，將人工智能應(yīng)用于藥物研發(fā)中的探索正在加快步伐

。Nature數(shù)據(jù)顯示，一款新藥的研發(fā)成本平均約26億美元

，耗時10年

，成功率不到10%

。不過，人工智能有望應(yīng)用于藥物研發(fā)中的多個場景和階段

，幫助提高新藥研發(fā)的效率和成功率

。

業(yè)內(nèi)專家指出

，AI制藥行業(yè)發(fā)展已有10年時間

，目前行業(yè)處于“淘汰賽”階段，管線進展

、營收能力成為判斷一家AI制藥企業(yè)優(yōu)劣的最直觀標(biāo)準(zhǔn)

。

極大提升研發(fā)效率

AI制藥頭部企業(yè)英矽智能今年3月在全球頂尖期刊《自然生物技術(shù)》發(fā)表科研論文，詳細介紹了利用人工智能平臺發(fā)現(xiàn)治療IPF的新穎靶點TNIK

，以及隨后利用生成化學(xué)平臺設(shè)計ISM001-055分子的全過程。談及這一分子生成的意義

，英矽智能聯(lián)合CEO任峰表示

，ISM001-055為人工智能驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)提供了藥效概念性驗證。“AI技術(shù)的應(yīng)用

，使得此藥物分子的研發(fā)較傳統(tǒng)方式用時縮短了三分之二

，研發(fā)費用只有行業(yè)平均研發(fā)費用的十分之一

。”

據(jù)悉

，ISM001-055是一款“全球首創(chuàng)”小分子抑制劑，由生成式AI驅(qū)動藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計過程

，靶向TNIK（Traf2/NCK相互作用激酶）用于特發(fā)性肺纖維化（IPF）治療

。IPF是一種慢性、瘢痕性肺病

，影響全球約500萬人，預(yù)后較差

，中位生存期僅為3至4年

。

任峰表示，ISM001-055是一款由生成式AI找到新的靶點

，也是由生成式AI找到新的分子進入臨床

，并且獲得臨床IIa期驗證的藥物，其在研管線ISM001-055在IIa期臨床試驗中取得了積極的初步研究結(jié)果

，也成為全球首款實現(xiàn)藥效概念驗證的AI藥物。

談及研發(fā)過程

，任峰介紹

，特發(fā)性肺纖維化此前沒有特別好的藥物

，且相關(guān)藥物都有較為嚴(yán)重的毒副作用，對病人肺功能的改善效果也不太理想

。“當(dāng)時我們立項時

，希望通過AI找到一個跟大家都不一樣的全新的生物學(xué)機制

，于是我們就用生成式AI分析對比了纖維化患者和健康人之間的組學(xué)差異

，包括轉(zhuǎn)錄組、基因組

、代謝組

，通過這些差異我們找到了TNIK這個靶點可能跟特發(fā)性肺纖維化疾病密切相關(guān)。找到靶點之后

，我們發(fā)現(xiàn)沒有臨床參考分子，也就是說沒有化學(xué)的起點

，于是我們又用生成式AI從無到有生成這個分子

，之后推進藥物的臨床開發(fā)，目前看到積極結(jié)果

。”

任峰稱

，目前這款藥物分子只完成了臨床IIa期，研究和觀察時間尚短

，受試者人數(shù)也比較少，還不能完全下結(jié)論

，但已經(jīng)看到了非常好的趨勢

。

“生成式AI在研發(fā)早期可以極大提高研發(fā)效率、降低研發(fā)成本

、提高研發(fā)成功率

。以抗特發(fā)性肺纖維化的分子為例，從早期的靶點發(fā)現(xiàn)一直到臨床前候選化合物的確定

，我們只用了18個月的時間，投入260萬美元的研發(fā)費用

。據(jù)了解

，以工業(yè)界平均用時計算，做同樣的事情

，需要4年半的時間以及花費幾千萬美元以上的研發(fā)投入

。”任峰稱。

此外

，任峰還提到，在沒有AI支持的情況下

，新藥研發(fā)管線的成功率通常低于5%

，而AI的引入可以將這一數(shù)字提高3至5倍。

龍頭企業(yè)紛紛布局

記者了解到

，目前國內(nèi)外大型藥企紛紛布局AI制藥

。例如，跨國藥企賽諾菲于2023年6月宣布“All In”人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)

；國內(nèi)藥企方面，復(fù)星醫(yī)藥

、云南白藥等也紛紛建立自己的AI團隊

。

任峰表示，AI無疑將提升中國藥物研發(fā)的創(chuàng)新能力

。一直以來

，相較于“從0到1”的原始創(chuàng)新，中國制藥企業(yè)更擅長“從1到100”的跟隨式創(chuàng)新

，因此在ADC（抗體偶聯(lián)藥物）等工程化更強的制藥領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢，在新藥靶點的發(fā)現(xiàn)方面相對落后

，而AI有望彌補中國藥企原創(chuàng)短板

，縮小國內(nèi)外創(chuàng)新藥研發(fā)差距。

記者注意到

，目前英矽智能在研管線適應(yīng)癥覆蓋范圍較廣

，除了有特發(fā)性肺纖維化的靶點之外，還有癌癥相關(guān)

、炎癥性腸炎相關(guān)，貧血相關(guān)

、肥胖和阿爾茨海默病等疾病領(lǐng)域的靶點研究

。對此，任峰表示

，AI驅(qū)動新藥研發(fā)項目不受疾病領(lǐng)域限制

，只要有足夠的公開數(shù)據(jù)就可以對藥物研發(fā)進行不同程度的賦能。

AI制藥開打“淘汰賽”

業(yè)界人士指出

，AI制藥行業(yè)目前處于“淘汰賽”階段

，管線進展

、營收能力成為判斷一家AI制藥企業(yè)優(yōu)劣的最直觀標(biāo)準(zhǔn)

。

事實上

，從2013年算起，AI制藥行業(yè)的發(fā)展已有10年

，但鮮有AI藥物挺過Ⅱ期臨床試驗

。Exscientia、Benevolent AI

、Recursion Pharmaceuticals等AI制藥明星公司，都曾出現(xiàn)過候選藥物在Ⅱ期或Ⅱa期臨床試驗中未能達到預(yù)期藥效目標(biāo)的案例

。

任峰表示

，十年間，行業(yè)經(jīng)歷過“講故事的時代”

，AI制藥被過度炒作

。“有一段時間，可以看到每個月都有企業(yè)在做融資宣傳

。尤其是2018年之后，當(dāng)新概念開始出現(xiàn)時

，每有一些重大突破

，行業(yè)依靠講故事就可以吸引到各種資源。但如今

，‘講故事的時代’過去了

，真正有技術(shù)實力在AI制藥領(lǐng)域深耕的公司才能活下來。”

近段時間

，不斷傳出AI制藥公司裁員、合并的消息

。2023年4月

，英國AI制藥公司Benevolent AI宣布，其用于治療特應(yīng)性皮炎的局部泛Trk抑制劑BEN-2293的Ⅱa期臨床試驗沒有達到次要療效終點

，此后公司進行了兩次裁員

；今年8月，美國AI制藥公司Recursion和英國AI制藥公司Exscientia宣布雙方達成最終合并協(xié)議

，合并公司名稱為Recursion

。

“現(xiàn)在行業(yè)處于優(yōu)勝劣汰的階段

。有的公司合并

，有的公司開不下去，有的公司轉(zhuǎn)型，有的公司繼續(xù)在AI制藥這個領(lǐng)域深耕

。”任峰說

。

如何判斷一家AI制藥企業(yè)的優(yōu)劣？任峰表示

，AI技術(shù)的評估復(fù)雜

，判斷難度更大

。“因此，對于外界而言

，管線和收入是兩個顯性指標(biāo)

。前者反映了AI平臺推進項目的能力，后者體現(xiàn)了業(yè)內(nèi)對企業(yè)的認(rèn)可程度

。目前

，英矽智能最重要的兩個發(fā)展方向，其一是快速推進管線

，其二是快速做高收入。”

“目前來看

，AI制藥公司最主要

、最有可能走通的商業(yè)模式可能是自己持續(xù)做藥物研發(fā)管線，做到一定階段后

，將藥物對外授權(quán)轉(zhuǎn)讓

，獲得首付款、里程碑付款和銷售分成

。如果每年能夠轉(zhuǎn)讓2到3個項目，那么公司商業(yè)模式的可持續(xù)性就可以走通

，我們也在這方面進行探索

。”任峰表示。

任峰介紹

，2023年英矽智能實現(xiàn)收入超過5000萬美元

，收入實現(xiàn)主要通過管線的對外授權(quán)；2024年上半年

，公司收入已經(jīng)超過去年全年

。

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責(zé)任編輯：孫知兵

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