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AI加速药物研发,制药领域如何迎接机遇

第一财经 2024-06-18 17:42:40 听新闻

作者:钱童心    责编:乐琰

一批初创公司希望通过AI技术缩短药物早期发现和开发的周期,以更精准的自动化技术赋能药企和研究人员。

出版权威科学杂志《自然》的施普林格·自然(Springer Nature)集团6月17日发布了首个服务于制药领域的聊天机器人对话界面AskAdis,将利用经过验证的专有信息,回答药物研发领域的公司和研究人员提出的专业问题。

伴随着AI技术的发展,制药领域正在迎来“百年难得的历史性机会”。一批初创公司希望通过AI技术缩短药物早期发现和开发的周期,以更精准的自动化技术赋能药企和研究人员。

基于已验证数据的专业大模型

施普林格·自然最新发布的聊天机器人AskAdis基于该集团的药物研发资讯数据库AdisInsight。据介绍,该数据库每年拥有超过50万订户。第一财经记者从该公司了解到,AdisInsight平台的订户现在可以免费使用聊天机器人AskAdis,AskAdis也在中国市场可用。

就在上周,国家药监局印发了药品监管人工智能典型应用场景清单,要求推动人工智能技术在药品监管领域的研究探索,以促进人工智能与药品监管深度融合为主线,规范和指导各级药品监管部门开展人工智能技术研究应用,引导资源聚焦,推动人工智能赋能药监系统;同时也为其他科研机构、技术公司和药品企业相关研究应用提供参考和指导。

施普林格·自然方面表示:“现成的LLM(大型语言模型)往往不准确、不完整或不可靠,因为它们完全凭借受训练时使用的内容来生成答案。使用生成式AI,AskAdis在受训练时只会使用相关的已验证过的内容、信息和数据,从而使结果更加准确和可靠。”

医药大模型作为专业细分领域的大模型,对信息的准确性要求尤其高,因为制药行业的信息瞬息万变、高度复杂,且关乎生命。任何潜在药物都必须在实验室和临床试验中经过广泛测试,才能获准用于患者。

施普林格·自然数据与分析解决方案董事总经理哈罗德·维尔申(Harald Wirsching)对第一财经记者表示:“AdisInsight是药物和临床试验的综合数据库,提供有关药物、临床试验和制药行业交易的及时相关信息,这些数据由一个大规模的领域专家团队管理,信息均已得到验证。通过这种方式使用 AI,我们能够通过推动更明智的决策,并加速药物的发现与开发。”

他进一步解释称,最新发布的AI聊天机器人可以回答与药物开发和研究、临床试验规划与监测、业务开发和许可、监管和市场准入、以及竞争对手信息等多方面的问题。

具体而言,研究人员可以通过该AI软件追踪药物的开发状态,获取详细的药物概况;发现进行和已完成的临床试验,监测竞争对手的试验,并根据行业标准进行基准测试;发现制药行业的合作机会、许可交易和并购信息,追踪全球监管批准和药物提交情况;评估不同药物的市场准入策略和报销状况;深入了解竞争对手的研发管线、战略计划和市场定位,分析药物的治疗前景并明确潜在的市场机会等。

从手工艺转向精准的自动化技术

药物开发传统上是一项昂贵、耗时、且很大程度依赖运气的工作。如果这些人工智能药物开发商能够依靠技术来提高药物发现的成功率,那么就能节省时间和金钱。

随着AI大模型技术的突飞猛进,一批初创公司正在试图利用人工智能更快地生产更有效的药物。刚刚在港交所上市的晶泰科技(2228.HK)就是处于AI制药赛道的一家中国公司,同处这一赛道的英矽智能也已向港交所递交上市申请。

这些企业往往是多年科学研究与人工智能最新发展相结合的产物。整体而言,这些公司有两种发展路径,一种是通过建立大型的实验室生产药物分子,另一种则专注于软件,无须大规模地制造工厂。例如,晶泰科技是一家基于量子物理、以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平台,该公司拥有生产工厂,而英矽智能更偏向算法软件开发,它的业务模式包括管线药物开发、药物发现服务及软件解决方案服务。

“这些公司正在利用新技术,从大量数据中学习以产生答案,试图重塑药物发现。”一位生物医药领域投资人对第一财经记者表示,“药物发现和开发是一个巨大的行业,人工智能将帮助该领域的从业人员从艰苦的手工艺转向更加自动化的精准技术。”

上述人士进一步解释称,准确的数据是推动AI制药领域发展至关重要的基础。“这些数据非常专业,包括分子信息、蛋白质结构和生化相互作用的测量。人工智能可以从数据模式中学习,并提出可能有用的候选药物。”他表示。

咨询公司麦肯锡称人工智能是制药业“百年难得的历史性机会”。在美国,包括Terray在内的AI制药公司都在建设大型高科技实验室,以生成信息来帮助训练人工智能,从而实现快速实验,识别预测可能有效的药物分子,并通过生成式人工智能将药物分子的设计数字化。

虽然一些人工智能开发的药物正在临床试验中,但这些研究仍处于早期阶段。从药物的设计,到临床试验,再到最终药物获得批准,往往需要10到15年的时间,高达10亿美元的平均投入。而进入人体临床试验的候选药物中,近90%都会遭遇失败,通常是因为缺乏疗效或无法预见的副作用。

某生物制药公司高层对第一财经记者表示:“大多数候选药物(分子)的问题在于,它们是否有效通常要等到人体测试后才能揭晓。到目前为止,这仍然是非常难预测的。因此,AI最好的新领域可能是第一阶段临床试验的机会,可以结合人类数据和人工智能超快速地进行药物测试。”

AI制药也是医药巨头“因害怕错过而不得不投”的新赛道。事实上,这些制药巨头们也是AI药物开发商们最稳定的资金来源。对于现金流充裕的老牌制药公司来说,战略合作是一条相对低成本的创新途径。

诺和诺德、艾伯维、默克、阿斯利康等巨头公司都涉足了AI制药领域。今年3月,拥有前“药王”修美乐的艾伯维宣布收购AI制药公司Landos Biopharma;去年9月,诺和诺德与美国科技公司Valo Health达成合作协议,寻求利用人类数据和人工智能技术发现并开发心脏代谢疾病(CMD)的新疗法。

根据研究机构Research And Markets数据,2022年全球AI制药市场规模已经超过10亿美元,预计2026年市场规模将接近30亿美元。

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