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AI制藥管線數(shù)量快速提升!上百個AI驅(qū)動的藥物管線獲批臨床

2025年04月24日 14:57:11來源:制藥網(wǎng)點擊量:32944

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  【制藥網(wǎng) 行業(yè)動態(tài)】在全球醫(yī)療健康需求持續(xù)增長和科技飛速發(fā)展的大背景下,AI 技術(shù)正深刻地滲透到藥物研發(fā)的各個環(huán)節(jié),為這一傳統(tǒng)且復(fù)雜的領(lǐng)域帶來了巨大的變革。AI 制藥,作為近年來醫(yī)藥科技領(lǐng)域具潛力的創(chuàng)新方向之一,正從實驗室研究逐步走向臨床應(yīng)用的關(guān)鍵階段。
 
  自 AI 技術(shù)開始應(yīng)用于藥物研發(fā)以來,AI 驅(qū)動的藥物管線數(shù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。早期,AI 主要輔助傳統(tǒng)藥物研發(fā)流程,如靶點發(fā)現(xiàn)和分子篩選等。但隨著技術(shù)的成熟,越來越多完全基于 AI 設(shè)計的藥物分子進(jìn)入研發(fā)流程。如今,全球范圍內(nèi)已有 102 個 AI 驅(qū)動的藥物管線獲批臨床試驗,其中56個處于Ⅰ期、41個處于Ⅱ期、5個處于Ⅲ期,涵蓋了多種疾病領(lǐng)域,包括腫瘤、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心血管疾病等。
 
  在腫瘤治療領(lǐng)域,AI 技術(shù)通過精準(zhǔn)分析腫瘤細(xì)胞的基因特征、蛋白質(zhì)表達(dá)譜等多組學(xué)數(shù)據(jù),幫助發(fā)現(xiàn)全新的藥物靶點,設(shè)計出更具針對性的抗癌藥物分子。例如,一些 AI 制藥公司利用深度學(xué)習(xí)算法,從海量的腫瘤基因組數(shù)據(jù)中挖掘出與腫瘤發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)的關(guān)鍵基因靶點,并基于此設(shè)計出能夠特異性抑制腫瘤細(xì)胞生長的小分子藥物,多個此類藥物管線已進(jìn)入臨床試驗階段,初步結(jié)果顯示出良好的抗腫瘤活性和安全性。?
 
  神經(jīng)系統(tǒng)疾病,如阿爾茨海默病、帕金森病等,由于其發(fā)病機制復(fù)雜,傳統(tǒng)藥物研發(fā)面臨諸多挑戰(zhàn)。AI 技術(shù)的介入為該領(lǐng)域帶來了新希望。通過分析神經(jīng)影像學(xué)數(shù)據(jù)、神經(jīng)遞質(zhì)代謝物數(shù)據(jù)以及患者的臨床癥狀數(shù)據(jù),AI 能夠更準(zhǔn)確地理解疾病的病理生理過程,發(fā)現(xiàn)潛在的治療靶點。部分 AI 設(shè)計的針對神經(jīng)系統(tǒng)疾病的藥物管線,已在臨床試驗中展現(xiàn)出改善神經(jīng)功能、延緩疾病進(jìn)展的潛力。?
 
  心血管疾病方面,AI 通過對心血管生理參數(shù)、疾病危險因素以及藥物作用機制的綜合分析,優(yōu)化藥物分子設(shè)計,提高藥物的療效和安全性。一些用于治療心律失常、心力衰竭等心血管疾病的 AI 驅(qū)動藥物管線,正在臨床試驗中接受進(jìn)一步驗證,有望為心血管疾病患者提供更有效的治療方案。
 
  目前,全球已有 102 個 AI 驅(qū)動的藥物管線獲批進(jìn)入臨床試驗,這一數(shù)量的快速增長,反映出 AI 技術(shù)在藥物研發(fā)中的可行性和有效性正不斷得到驗證,吸引了更多藥企和科研機構(gòu)投身于 AI 制藥的創(chuàng)新浪潮。
 
  不過有分析人士指出,盡管 AI 在藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)展現(xiàn)出巨大潛力,但目前技術(shù)、臨床驗證、監(jiān)管與倫理等方面仍存在一定局限性。如在靶點發(fā)現(xiàn)階段,雖然 AI 能夠通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測潛在靶點,但對于一些復(fù)雜疾病,如自身免疫性疾病,疾病發(fā)病機制涉及多個基因、信號通路的相互作用,AI 準(zhǔn)確識別關(guān)鍵靶點的能力仍有待提高。在藥物分子設(shè)計方面,AI 生成的分子雖然在理論上具有良好的活性和成藥性,但在實際合成和實驗驗證過程中,部分分子可能由于合成難度大、穩(wěn)定性差等原因無法進(jìn)一步開發(fā),這表明 AI 在分子設(shè)計時對實際化學(xué)合成和生物活性的綜合考慮還不夠完善。此外,AI 模型的準(zhǔn)確性和可靠性高度依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù),而目前醫(yī)藥領(lǐng)域數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)孤島等問題,影響了 AI 模型的性能和泛化能力。
 
  雖然目前AI制藥領(lǐng)域仍面臨諸多挑戰(zhàn),但是隨著機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新,未來 AI 在藥物研發(fā)中的應(yīng)用將更加深入和廣泛。AI制藥市場規(guī)模也將快速擴張,有數(shù)據(jù)預(yù)測,到2026年,全球AI制藥市場規(guī)模將達(dá)到29.94億美元。
 
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