AI(Artificial intelligence)制藥,即利用大數據、云計算、深度學(xué)習等人工智能技術(shù)手段輔助藥物發(fā)現、藥物管理、功效分析等多個(gè)環(huán)節,以達到縮短試驗周期、節省成本、提升試驗成功率等目的。
自從1956年,AI技術(shù)首次提出,截至2022年,據Deep Pharma Intelligence統計,全球已有近800家AI制藥公司,獲得總投資額數十億美元。如今,這一熱潮還未褪去。
僅在今年8月份,就有15家AI制藥公司宣布完成新一輪融資。近日,跨國藥企巨頭諾和諾德宣布與AI制藥公司Valo Health,達成一項總額超27億美元的合作協(xié)議。AI制藥轟轟烈烈,那么它能就此騰飛嗎?
MNC加碼布局AI制藥
9月26日,諾和諾德與Valo Health達成合作,諾和諾德將基于Valo的大型人類(lèi)數據集和AI驅動(dòng)的計算,發(fā)現和開(kāi)發(fā)心臟代謝疾病的創(chuàng )新療法,這項合作總額達27億美元。
具體來(lái)說(shuō),諾和諾德與Valo的合作將利用人類(lèi)數據和遺傳學(xué)的關(guān)鍵聯(lián)合能力,以開(kāi)發(fā)心臟代謝疾病的創(chuàng )新療法。Valo可進(jìn)行臨床前新型藥物靶點(diǎn)的識別與驗證,除了能夠針對這些靶點(diǎn)開(kāi)發(fā)候選藥物外,還可以幫助預測化合物的安全性和有效性。諾和諾德與Valo還預計使用后者的Opal計算平臺發(fā)現和開(kāi)發(fā)心血管疾病的三個(gè)臨床前藥物發(fā)現項目。
Opal計算平臺是一種全面的、端到端的藥物發(fā)現和開(kāi)發(fā)工具,它倚重于高質(zhì)量、專(zhuān)有和差異化的數據資源以及專(zhuān)門(mén)的人工智能技術(shù),旨在從頭到尾重新定義藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程。
事實(shí)上,已有多家跨國藥企將AI制藥作為藥企戰略布局的重要組成部分。阿斯利康從2017年起就與AI和數據驅動(dòng)公司合作。2019年,阿斯利康進(jìn)行了組織架構調整,創(chuàng )建了數據科學(xué)和AI部門(mén),后者是一個(gè)由數據科學(xué)家、生物信息學(xué)家、機器學(xué)習專(zhuān)家等組成的團隊,旨在用數據和人工智能算法加強基礎研究、藥物研發(fā)等相關(guān)研究。阿斯利康在A(yíng)I制藥的輔助下,開(kāi)發(fā)新藥和新靶點(diǎn),提高了藥物研發(fā)成功率。
今年9月,阿斯利康子公司Alexion與Verge Genomics達成合作。Verge Genomics是一家利用人工智能開(kāi)發(fā)神經(jīng)系統疾病療法的生物技術(shù)公司,兩者共同研發(fā)針對神經(jīng)退行性疾病與神經(jīng)肌肉疾病的新型藥物靶點(diǎn)。
此外,阿斯利康還積極布局AI診斷和疾病管理,以提升在精準醫學(xué)和慢病管理等領(lǐng)域的能力。這些舉措使阿斯利康成為了AI制藥領(lǐng)域的領(lǐng)先者之一。
同樣是在2017年,葛蘭素史克(GSK)與英矽智能(Insilico Medicine)達成合作,共同研發(fā)新的生物靶點(diǎn)和分子。第二年,GSK建立了一支120人的強大的AI/ML(機器學(xué)習)團隊。2020年,GSK建立了專(zhuān)門(mén)的研究中心,利用AI發(fā)現治療癌癥和其他疾病的新藥。
還是在2020年,GSK與英偉達(NVIDIA)、阿斯利康及英國國家醫療服務(wù)局(NHS)建立新合作伙伴關(guān)系,計劃建造英國最強大的超級計算機,并將其用于醫療保健領(lǐng)域的人工智能研究。
2022年4月,GSK與PathAI達成合作,以推進(jìn)腫瘤學(xué)和NASH(非酒精性脂肪性肝炎)的臨床試驗和藥物開(kāi)發(fā)。PathAI主要開(kāi)發(fā)AI驅動(dòng)的數字病理學(xué)工具來(lái)分析組織樣本,尋找特定的生物標志物。
2023年2月,GSK與美國生物統計學(xué)CRO公司Cytel達成合作,雙方將算法與云計算能力相結合,通過(guò)可視化的方式提供量化科學(xué)和商業(yè)權衡的能力。
GSK在A(yíng)I制藥領(lǐng)域的布局,強調了該公司在醫療保健領(lǐng)域的地位,通過(guò)創(chuàng )新技術(shù)和戰略合作,將為未來(lái)的藥物研發(fā)和醫療治療提供前瞻性的解決方案。
除阿斯利康、GSK外,羅氏、輝瑞、武田、諾華、BMS、禮來(lái)、默沙東等跨國巨頭均在A(yíng)I制藥領(lǐng)域有布局。
AI與制藥能碰撞出“火花”嗎?
目前我國也在積極探索AI在藥物發(fā)現方面的應用。中國計劃到2025年成為世界人工智能的領(lǐng)導者。國家發(fā)展和改革委員會(huì )已將制藥行業(yè)的人工智能確定為“中國制造2025”計劃中的關(guān)鍵領(lǐng)域。
我國目前已有初創(chuàng )AI制藥企業(yè)近80家,其中晶泰科技和英矽智能都已完成D輪融資,成為國內AI制藥領(lǐng)域的頭牌。
今年9月12日,英矽智能還實(shí)現了首 款AI藥物“出海”。英矽智能與Exelixis宣布,雙方已簽署獨家許可協(xié)議,Exelixis將從英矽智能處獲得ISM3091及其他靶向USP1(合成致死靶點(diǎn)去泛素化酶)化合物的全球開(kāi)發(fā)和商業(yè)化權利;英矽智能將獲得8000萬(wàn)美元的預付款,以及基于后續開(kāi)發(fā)、商業(yè)化和銷(xiāo)售的里程碑付款等。
ISM3091是一款靶向BRCA突變腫瘤的USP1的小分子抑制劑。它是在公司AI生成平臺Chemistry42賦能下發(fā)現的第三個(gè)臨床階段項目。
利用AI研發(fā),大大縮短了研發(fā)周期。ISM3091從提名到上臨床,只花了一年多時(shí)間(2022年4月——2023年7月)。
臨床前數據表明ISM3091具有強大的抗腫瘤活性、良好的耐受性及理想的藥代動(dòng)力學(xué)特征,出色的數據促成了英矽智能首 款AI藥物的“出海”。
通過(guò)以上例子可以看出,AI制藥具有很好的發(fā)展前景,相較于傳統的藥物發(fā)現過(guò)程,AI賦能在臨床前發(fā)現階段縮短藥物研發(fā)周期。另外根據Exscientia的數據,AI制藥可平均節約藥物合成時(shí)間40~60%,降低研發(fā)成本,并提高研發(fā)成功率12%~14%。AI制藥技術(shù)目前每年可以為全球的化合物篩選和臨床試驗節省約550億美元。
特別是,AI制藥可以有效地用于不同環(huán)節,如藥物設計、化學(xué)合成、藥物篩選和藥物再利用等,從而促進(jìn)向以數據為中心的藥物發(fā)現的普遍轉變。
雖然AI制藥作用頗多,但目前尚處AI制藥研發(fā)初級階段,還有很多問(wèn)題需要解決。如AI制藥面臨著(zhù)監管和倫理問(wèn)題,需要建立法規約束和監管標準;AI藥物研發(fā)需要多學(xué)科協(xié)作,綜合型人才缺乏;AI制藥無(wú)法實(shí)現高質(zhì)量數據共享等??傊?,AI制藥距離技術(shù)走向市場(chǎng)還有很長(cháng)的距離。
但是,未來(lái)AI技術(shù)必將深刻改變藥物研發(fā)模式。
參考來(lái)源:
1、Valo Health and Novo Nordisk to collaborate to discover and develop novel treatments for cardiometabolic diseases using human data and artificial intelligence. Retrieved September 25, 2023 from https://www.novonordisk.com/content/nncorp/global/en/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=166320#.
2、Novo signs up for nearly a dozen cardiometabolic programs out of Valo Health. Retrieved September 25, 2023 from https://endpts.com/novo-nordisks-latest-deal-with-valo-health-aims-to-boost-its-cardiometabolic-position/.
3、https://www.vergegenomics.com/news-blog/verge-genomics-announces-artificial-intelligence-enabled-drug-discovery-collaboration-with-alexion-for-rare-neurodegenerative-and-neuromuscular-diseases.
4、https://marinatalamanou.substack.com/p/gsk-and-ai-drug-discovery.
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