新药研发利好!AI如何打开新业务的大门?

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大家都知道,新药研发周期长、成本高已成为医药行业的共同痛点,而AI主要应用于药物研发的临床前研究阶段,主要集中于药物靶点的确认、活性化合物的筛选、药物安全性的评估、药物有效性的测试。

新药开发流程图

据《Nature》报道,新药研发的平均成本约为26亿美元,大约耗费10年时间。它包括了漫长的小分子化合物研发阶段、三期临床试验、以及注册审批的过程。

新药研发是一个耗时耗资且失败率高的巨大工程,能够通过这重重考验并成功上市的药物,仅有不到1/10。

研发失败,尤其是临床试验后期的失败是每一个药企最不愿意看到的事,其中最主要的临床试验失败源于候选药物缺乏有效性,即药物的靶点不对。

目前主流的做法是通过药物研发外包服务,合作开发或收购一些有潜力的生物技术公司来提高药物研发效率,但这并没有真正意义上的改变“先假设再验证”的药物试验模式。

AI的深度学习能够通过穷尽各大患者及健康人群数据库找到药物候选靶点,运用算法精准预测,快速筛选活性化合物,虚拟构建药物分子。AI让药物研发模式发生了本质上的逆转,通过真实数据获取并找到最有可能成立的假设。

麦肯锡的Chilukuri表示,“药物研发的周期一般需要大约10年,因此,一般收益将在未来10到15年内出现。从中期来看,AI对制药行业的价值增长可能相当于销售额增长5%到10%,但长期收益将超过这一水平。”

利用AI研发新药的生物科技公司BergHealth,其研发平台首先通过详细的医学历史、科学出版物和化学数据库的数据来识别病人和病人之间的遗传和其他标记,再将根据与特定疾病相关的基因、蛋白质或代谢物排列,确定特定的基因或蛋白质与特定的病人结果相关联。Narain博士说,“这种筛查比传统方法至少便宜50%”。

总体来看,人工智能助力药物研发只是加速生命健康领域发展的其中一个方面,在生命健康更多领域,也不乏人工智能的身影,辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、医院管理、智能穿戴设备等领域,均有较为成功的案例涌现。国内如晶泰科技、视见科技、深睿医疗等AI医疗创新型公司如雨后春笋,部分已获得国家队资本的支持。未来,人工智能将有更宽更广的应用前景,需要企业的探索和实践,特别是生命健康领域将成为AI应用的成熟场景。

同时,人工智能需要和临床实践、医疗专家知识库结合。无论人工智能技术和医疗专家之间的竞技比赛如何,都是普惠于民,人工智能作为新兴技术作为医生的帮手和工具,同时医疗专家也可以从人工智能的模式中进行自我进化,二者相得益彰,自成体系,最终都需要回归解决医疗问题和服务大众。

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