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人工智能加速落地新藥研發
2024-10-24 19:39:15 來源:經濟參考報 編輯:
 隨著人工智能等技術的不斷創新,其在醫療領域的應用加速落地。其中,將人工智能應用于藥物研發中的探索正在加快步伐。Nature數據顯示,一款新藥的研發成本平均約26億美元,耗時10年,成功率不到10%。不過,人工智能有望應用于藥物研發中的多個場景和階段,幫助提高新藥研發的效率和成功率。

  業內專家指出,AI制藥行業發展已有10年時間,目前行業處于“淘汰賽”階段,管線進展、營收能力成為判斷一家AI制藥企業優劣的最直觀標準。

  極大提升研發效率

  AI制藥頭部企業英矽智能今年3月在全球頂尖期刊《自然生物技術》發表科研論文,詳細介紹了利用人工智能平臺發現治療IPF的新穎靶點TNIK,以及隨后利用生成化學平臺設計ISM001-055分子的全過程。談及這一分子生成的意義,英矽智能聯合CEO任峰表示,ISM001-055為人工智能驅動的藥物發現提供了藥效概念性驗證。“AI技術的應用,使得此藥物分子的研發較傳統方式用時縮短了三分之二,研發費用只有行業平均研發費用的十分之一。”

  據悉,ISM001-055是一款“全球首創”小分子抑制劑,由生成式AI驅動藥物發現與設計過程,靶向TNIK(Traf2/NCK相互作用激酶)用于特發性肺纖維化(IPF)治療。IPF是一種慢性、瘢痕性肺病,影響全球約500萬人,預后較差,中位生存期僅為3至4年。

  任峰表示,ISM001-055是一款由生成式AI找到新的靶點,也是由生成式AI找到新的分子進入臨床,并且獲得臨床IIa期驗證的藥物,其在研管線ISM001-055在IIa期臨床試驗中取得了積極的初步研究結果,也成為全球首款實現藥效概念驗證的AI藥物。

  談及研發過程,任峰介紹,特發性肺纖維化此前沒有特別好的藥物,且相關藥物都有較為嚴重的毒副作用,對病人肺功能的改善效果也不太理想。“當時我們立項時,希望通過AI找到一個跟大家都不一樣的全新的生物學機制,于是我們就用生成式AI分析對比了纖維化患者和健康人之間的組學差異,包括轉錄組、基因組、代謝組,通過這些差異我們找到了TNIK這個靶點可能跟特發性肺纖維化疾病密切相關。找到靶點之后,我們發現沒有臨床參考分子,也就是說沒有化學的起點,于是我們又用生成式AI從無到有生成這個分子,之后推進藥物的臨床開發,目前看到積極結果。”

  任峰稱,目前這款藥物分子只完成了臨床IIa期,研究和觀察時間尚短,受試者人數也比較少,還不能完全下結論,但已經看到了非常好的趨勢。

  “生成式AI在研發早期可以極大提高研發效率、降低研發成本、提高研發成功率。以抗特發性肺纖維化的分子為例,從早期的靶點發現一直到臨床前候選化合物的確定,我們只用了18個月的時間,投入260萬美元的研發費用。據了解,以工業界平均用時計算,做同樣的事情,需要4年半的時間以及花費幾千萬美元以上的研發投入。”任峰稱。

  此外,任峰還提到,在沒有AI支持的情況下,新藥研發管線的成功率通常低于5%,而AI的引入可以將這一數字提高3至5倍。

  龍頭企業紛紛布局

  記者了解到,目前國內外大型藥企紛紛布局AI制藥。例如,跨國藥企賽諾菲于2023年6月宣布“All In”人工智能和數據科學;國內藥企方面,復星醫藥、云南白藥等也紛紛建立自己的AI團隊。

  任峰表示,AI無疑將提升中國藥物研發的創新能力。一直以來,相較于“從0到1”的原始創新,中國制藥企業更擅長“從1到100”的跟隨式創新,因此在ADC(抗體偶聯藥物)等工程化更強的制藥領域占據優勢,在新藥靶點的發現方面相對落后,而AI有望彌補中國藥企原創短板,縮小國內外創新藥研發差距。

  記者注意到,目前英矽智能在研管線適應癥覆蓋范圍較廣,除了有特發性肺纖維化的靶點之外,還有癌癥相關、炎癥性腸炎相關,貧血相關、肥胖和阿爾茨海默病等疾病領域的靶點研究。對此,任峰表示,AI驅動新藥研發項目不受疾病領域限制,只要有足夠的公開數據就可以對藥物研發進行不同程度的賦能。

  AI制藥開打“淘汰賽”

  業界人士指出,AI制藥行業目前處于“淘汰賽”階段,管線進展、營收能力成為判斷一家AI制藥企業優劣的最直觀標準。

  事實上,從2013年算起,AI制藥行業的發展已有10年,但鮮有AI藥物挺過Ⅱ期臨床試驗。Exscientia、Benevolent AI、Recursion Pharmaceuticals等AI制藥明星公司,都曾出現過候選藥物在Ⅱ期或Ⅱa期臨床試驗中未能達到預期藥效目標的案例。

  任峰表示,十年間,行業經歷過“講故事的時代”,AI制藥被過度炒作。“有一段時間,可以看到每個月都有企業在做融資宣傳。尤其是2018年之后,當新概念開始出現時,每有一些重大突破,行業依靠講故事就可以吸引到各種資源。但如今,‘講故事的時代’過去了,真正有技術實力在AI制藥領域深耕的公司才能活下來。”

  近段時間,不斷傳出AI制藥公司裁員、合并的消息。2023年4月,英國AI制藥公司Benevolent AI宣布,其用于治療特應性皮炎的局部泛Trk抑制劑BEN-2293的Ⅱa期臨床試驗沒有達到次要療效終點,此后公司進行了兩次裁員;今年8月,美國AI制藥公司Recursion和英國AI制藥公司Exscientia宣布雙方達成最終合并協議,合并公司名稱為Recursion。

  “現在行業處于優勝劣汰的階段。有的公司合并,有的公司開不下去,有的公司轉型,有的公司繼續在AI制藥這個領域深耕。”任峰說。

  如何判斷一家AI制藥企業的優劣?任峰表示,AI技術的評估復雜,判斷難度更大。“因此,對于外界而言,管線和收入是兩個顯性指標。前者反映了AI平臺推進項目的能力,后者體現了業內對企業的認可程度。目前,英矽智能最重要的兩個發展方向,其一是快速推進管線,其二是快速做高收入。”

  “目前來看,AI制藥公司最主要、最有可能走通的商業模式可能是自己持續做藥物研發管線,做到一定階段后,將藥物對外授權轉讓,獲得首付款、里程碑付款和銷售分成。如果每年能夠轉讓2到3個項目,那么公司商業模式的可持續性就可以走通,我們也在這方面進行探索。”任峰表示。

  任峰介紹,2023年英矽智能實現收入超過5000萬美元,收入實現主要通過管線的對外授權;2024年上半年,公司收入已經超過去年全年。

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