【制藥網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】近年來，隨著癌癥、糖尿病等患者數(shù)量的逐年增長(zhǎng)，以及疾病診斷和治療技術(shù)的不斷成熟，的藥物研發(fā)正在逐漸升溫。沙利文報(bào)道的數(shù)據(jù)顯示，2016年醫(yī)藥研發(fā)投入為1454億美元(不包括醫(yī)藥生產(chǎn)投入)，2012-2016年的年復(fù)合增長(zhǎng)率為2.4%。在新藥研發(fā)成本不斷攀升的背景下，預(yù)計(jì)醫(yī)藥研發(fā)投入在2021年將達(dá)到1600億美元，2016-2021年的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)1.9%。
 

　　雖然新藥研發(fā)熱情高漲，但新藥的研發(fā)之路并不容易。據(jù)了解，一款新藥成功上市的背后往往承載著平均10多年的研發(fā)周期、20多億美元的研發(fā)成本，另外新藥研發(fā)過程中消耗的精力都非常大，研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)也比較高。德勤公司發(fā)布的研究報(bào)告顯示，2017年前12位生物制藥巨頭在研發(fā)上的率僅有3.2%，為8年來低水平，而一款新藥上市的研發(fā)成本在8年內(nèi)卻從11.88億美元增到20億美元。
 

　　值得慶幸的是，隨著人工智能時(shí)代的到來，AI為新藥研發(fā)存在的困境開啟了新的途徑。當(dāng)前，人工智能正逐步與制藥行業(yè)接觸，尤其在新藥研發(fā)方面?zhèn)涫芸春谩?br /> 

　　專家表示，AI技術(shù)直擊藥物研發(fā)痛點(diǎn)，將改變傳統(tǒng)藥物研發(fā)尋找靶點(diǎn)、先導(dǎo)化合物篩選、臨床前動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、臨床試驗(yàn)論證等漫長(zhǎng)的過程，大大地提高了藥物研發(fā)成功率。“傳統(tǒng)藥物研發(fā)過程中，為了尋找到合適的候選分子，需要測(cè)試幾千個(gè)小分子，而且假設(shè)找到了幾個(gè)候選分子，還需要進(jìn)行下一關(guān)的篩選，后能夠進(jìn)入臨床試驗(yàn)的分子只有十分之一。”
 

　　目前，制藥巨頭都在這方面發(fā)力，讓AI參與到藥物研發(fā)中來，對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等結(jié)果進(jìn)行快速分析。
 

　　例如，美國強(qiáng)生公司早在2016年就將一些尚處于試驗(yàn)中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給一家人工智能公司，希望加快新藥研發(fā)；2017年，英國葛蘭素史克公司與人工智能創(chuàng)業(yè)公司展開合作，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，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重組研發(fā)中心，增強(qiáng)AI方面競(jìng)爭(zhēng)力，加速其嚴(yán)重慢性病產(chǎn)品管線的擴(kuò)展和多樣化。
 

　　日前，《自然》子刊Nature Biotechnology中刊載了AI新藥研發(fā)的成果。Insilico Medicine、藥明康德以及多倫多大學(xué)的科學(xué)家們采用一種稱為生成張力強(qiáng)化學(xué)習(xí)(GENTRL)的新AI系統(tǒng)，將新藥研發(fā)從靶點(diǎn)到候選分子的時(shí)間縮短到了僅僅21天。與過去幾個(gè)月甚至幾年相比，這個(gè)數(shù)字無疑是一大驚喜！這種方法也標(biāo)志著AI制藥在產(chǎn)業(yè)層面的突破。
 

　　另外，被譽(yù)為2018人工智能公司的Insilico Medicine，與藥明康德也有展開戰(zhàn)略合作。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，這將助力中國的新藥研發(fā)，預(yù)計(jì)未來中國新藥研發(fā)會(huì)有爆發(fā)性增長(zhǎng)，市場(chǎng)前景廣闊。
 

　　總的來看，“AI制藥”已經(jīng)成為大勢(shì)所趨。雖然當(dāng)前只能起到輔助作用，但在新藥發(fā)現(xiàn)效率等方面都有很大的好處，將助力更多好藥更快的造?；颊?。