机器学习模拟数字动物以测试药物，减轻动物痛苦并加速药物开发进程

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据估计，全球药物发现市场至少价值350亿美元，到2025年可能会增加到710亿美元。但是从研发到市场的药物是一个漫长且资源密集的过程。

这项工作的很大一部分涉及严格的测试，以确保药物不仅有效，而且安全。然而，这需要动物测试，包括猴子，老鼠，狗或兔子。

动物试验不仅是药物开发的关键方面，在大多数国家，法律要求它必须在人类临床试验开始之前完成。然而，动物试验速度慢且成本高，成功率低，据估计，只有不到10％的候选药物通过管道测试。

在此背景下，位于旧金山的生物技术创业公司Verisim Life（Verisim）正着手建立数字动物模拟，以规避在动物身上测试药物的需求。这不仅会减少对动物的残忍处理，也可以加速更广泛的药物开发过程，并以更少的资源更快地将新药物推向市场。

Verisim宣布已经在Serra Ventures和OCA Ventures领导的一轮融资中筹集了520万美元，它将利用其新的融资来支持在学术和制药领域扩大合作伙伴关系，以计算模型并支持更好的药物开发转化研究。简而言之，这笔资金将帮助Verisim超越概念验证阶段，并将其技术完全嵌入该行业。

Genentech的临床前研究主任Eric Stefanich指出，“开发新药物的成本和时间已经持续了数十年，建模和模拟方法有可能减少时间和成本，并恢复药物开发的可持续性。Verisim Life有潜力帮助设计更好的药物，预测疾病结果，并选择将从治疗中受益的患者，使个性化医疗的梦想成为现实。”

Verisim由Jo Varshney博士于2017年创立，他是一位兽医，也拥有比较肿瘤学和基因组学博士学位。

除了专门从事机器学习和计算机模拟的科学家和工程师团队外，Varshney还开发了特定于疾病的AI启用生物模拟模型，旨在反映药物与动物生物系统之间的真实相互作用。这使得药物研究人员能够在很短的时间内测试更多潜在的候选药物，确保最终进入人体临床试验的药物更有可能发挥作用。

Verisim表示，它还计划在未来的某个时刻创造人类的数字双胞胎。

在Verisim Life在制药领域中断之前，药物如何治疗需要它的患者存在根本性的脱节。在临床前阶段，依靠动物试验来了解新药物化合物在用于临床试验之前如何在人体内发生反应的安全性和有效性。由于一些原因，这是无效和不健全的。

第一，它需要太长时间，成本高，并浪费研发资源。第二，它依赖于滥用动物的试验和错误药物测试。第三，使用动物作为理解人体生理学的方法导致进一步的低效率和错误。

制药行业和学术界长期以来一直使用计算机模型来试图预测药物或药物组合的毒性，但监管机构通常仍需要进行动物研究，这个标准理由充分。但随着大数据分析和处理方面的重大进展，以及机器学习的进步，生物模拟可能成为将有效药物更快地推向市场的关键工具。

Varshney补充道，“通过我们的机器学习驱动方法，我们能够预测药物的进步，而无需进行多余的试验，并且让动物接受测试，结果远远超过目前药物制造中8％的成功率。推向市场会让更多人获得他们需要的治疗，我们的合作伙伴将从他们的研究中看到更快，更有效的结果。”

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