從靶點(diǎn)到候選分子,AI強(qiáng)勢挺進(jìn)傳統(tǒng)制藥行業(yè)
來源: 瀏覽:2403次發(fā)布時間:2019-09-17
隨著全球癌癥、糖尿病等患者數(shù)量的逐年增長,以及疾病診斷和治療技術(shù)的不斷成熟,全球的藥物研發(fā)正在逐漸升溫。沙利文報道的數(shù)據(jù)顯示,2016年全球醫(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)合增長率為2.4%。在新藥研發(fā)成本不斷攀升的背景下,預(yù)計(jì)全球醫(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)合增長率將達(dá)1.9%。
雖然全球新藥研發(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)險也比較高。德勤公司發(fā)布的研究報告顯示,2017年全球前12位生物制藥巨頭在研發(fā)上的投資回報率僅有3.2%,為8年來最低水平,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?/span>
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、臨床前動物實(shí)驗(yàn)、臨床試驗(yàn)論證等漫長的過程,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,需要測試幾千個小分子,而且假設(shè)找到了幾個候選分子,還需要進(jìn)行下一關(guān)的篩選,最后能夠進(jìn)入臨床試驗(yàn)的分子只有十分之一。”
目前,全球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。
另外,被譽(yù)為2018全球人工智能百強(qiáng)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)會有爆發(fā)性增長,市場前景廣闊。
總的來看,“AI制藥”已經(jīng)成為大勢所趨。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?。