“AI制藥”來了 能否帶來藥價降低的福音?


來源:中國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟信息網(wǎng)   時間:2018-11-01





  近年來,環(huán)節(jié)復雜的新藥研發(fā)成功率持續(xù)走低,相應(yīng)成本卻與日俱增。近日在上海滴水湖舉行的世界頂尖科學家論壇上,“AI制藥”成為與會嘉賓熱議的話題。“十年攻關(guān)+十億美元投入”的新藥出爐“標配”,如何打破?“AI制藥”來了,能否帶來藥價降低的福音?
 
  大勢:人工智能驅(qū)動“制藥2.0”時代
 
  藥物靶標確定、先導化合物篩選、臨床試驗論證……近年來,環(huán)節(jié)復雜讓新藥研發(fā)成了一條“長征路”,在這條路上,大約只有百分之一的候選藥物可以最終“存活”。
 
  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%,處于8年來最低水平。情況更糟糕的是,成功上市一款新藥的成本從2010年的11.88億美元增加到20億美元。
 
  如何破解藥物研發(fā)時間長、高投入、高風險、回報慢的“天然瓶頸”?科研人員和產(chǎn)業(yè)界將目光轉(zhuǎn)移至以機器學習、深度學習見長的人工智能。“AI制藥”成為大勢所趨。
 
  2016年,美國強生公司把一些尚處于試驗中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給一家人工智能企業(yè),希望借助“機器智能”加速新藥研發(fā)。
 
  2017年,英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng)業(yè)公司合作,利用大數(shù)據(jù)和機器學習,加快開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物。
 
  2018年,丹麥諾和諾德公司宣布將重組研發(fā)中心,增強AI方面競爭力,加速其嚴重慢性病產(chǎn)品管線的擴展和多樣化。
 
  “AI制藥”來了,世界制藥巨頭紛紛進入“制藥2.0”時代。拉斯克基礎(chǔ)醫(yī)學研究獎獲得者、美國國家科學院院士羅納德·韋爾表示,在目前階段,AI已經(jīng)參與到藥物研發(fā)中,但只是起輔助作用,其“工作范圍”主要是對藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結(jié)果進行快速分析,提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率,進而輔助靶點藥物研發(fā)、候選藥物挖掘、化合物篩選、藥物晶型預(yù)測等。
 
  觸角:“AI制藥”由來已久,中藥也會受益
 
  “其實早在2007年,科學家就采用了基于計算機的細胞識別,即從顯微鏡下獲得細胞成像。”羅納德·韋爾說,在藥物研發(fā)中AI是不可缺少的輔助工具,例如,有時候人類沒辦法通過眼睛去檢查數(shù)目眾多的微小細胞,而通過訓練計算機,可以快速找到某種特定細胞,形成有價值的結(jié)論。
 
  在西醫(yī)領(lǐng)域,AI的觸角可以延伸至新藥研發(fā)的多個關(guān)鍵環(huán)節(jié),在中醫(yī)領(lǐng)域,AI的觸角同樣可以發(fā)揮作用。上海交通大學副校長毛軍發(fā)說:“諾貝爾獎獲得者屠呦呦通過翻閱大量中醫(yī)文獻找到了青蒿素的藥物提取來源。但中醫(yī)典籍浩如煙海,讓人類逐本翻閱、分析,耗時長、效率低,如果讓機器‘讀古籍’,再借助大數(shù)據(jù)的有效分析,將會發(fā)現(xiàn)不少取材于中草藥的有效藥物。”
 
  “AI制藥已經(jīng)起航,它肯定能幫助人們提升尋找藥物小分子的效率、縮短合成路線,最終為新藥研發(fā)提供嶄新的途徑。”上海交通大學分子醫(yī)學研究院院長譚蔚泓說。
 
  感知:“AI制藥”來了,藥價降低有多遠
 
  今年6月,美國斯坦福大學的物理學家們開發(fā)出一種人工智能程序,只用幾個小時就“重新發(fā)現(xiàn)”了元素周期表。項目負責人、美國國家科學院院士張首晟介紹,檢驗AI是否真正具有“智慧”,需要先試試人工智能是否可以進行科學發(fā)現(xiàn)、自己找到自然規(guī)律,而測試結(jié)果表明,人工智能具備這一潛力。
 
  如果“AI制藥”是大勢所趨,那藥價會隨之降低嗎?多位受訪專家表示,“AI制藥”有望從兩方面對降低藥價產(chǎn)生影響:一是,藥企不必將所有臨床試驗失敗的成本轉(zhuǎn)嫁給消費者;二是,通過加快新藥上市速度,企業(yè)可擁有更多專利保護年限,從而平衡研發(fā)成本。
 
  AI強勢挺進傳統(tǒng)制藥行業(yè),前路究竟如何?業(yè)內(nèi)認為這還需時間檢驗,因為目前還沒有一款A(yù)I研發(fā)的新藥被批準上市。對于AI是否會最終取代藥物研發(fā)人員,受訪科學家的回答是:“AI不會取代藥物研發(fā)人員,但是使用AI的藥物研發(fā)人員將有可能取代那些不使用AI的人。”(作者:王琳琳、龔雯)
 
  轉(zhuǎn)自:新華社
 

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