ai制药发展前景(ai制药深度分析)

新华社北京电(记者、林、黄晓)近年来,人工智能(AI)加速了新药的研发,几乎参与了从药物靶点发现到临床试验的全过程。新冠肺炎疫情期间,众多药品背后都出现了AI“身影”,全球“AI制药”加速发展。疫情成了“艾制药”的实验场。新冠肺炎疫情为“艾药业”提供了更多的实验机会。疫情期间,人工智能技术被用于加快新冠肺炎小分子药物、抗体药物和疫苗的研发,满足了疫情对药物的迫切需求。5月,总部位于中国香港特别行政区的人工智能创新药物研发公司赢驷智能利用其人工智能药物研发平台发现了一种针对新冠肺炎主蛋白酶(3CL)的口服抑制剂。此外,美国美国食品药品监督管理局批准的第一个来自新冠肺炎的口服药物3354和辉瑞公司的nematvir和利托那韦的组合也是在“MareNostrum4”超级计算机的AI算法的帮助下发现的。

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除了发现新药,AI还加速了“老药新用”。2020年,英国好心的人工智能公司宣布,它发现了一种美国风湿病药物baritinib,可通过其AI平台用于治疗新冠肺炎。“在疫情初期无药可治的困境下,艾重用现有药物缓解了危机,也缓冲了新冠肺炎疫苗和药物的研发。”硅智联席CEO任峰告诉记者。人工智能还有助于优化疫苗开发。德国生物技术公司正在与人工智能初创公司InstaDeep合作,预测新冠肺炎下一个高危突变株,从而可以预判其mRNA疫苗平台。相关算法已经预先识别了包括奥米克隆在内的各种受关注的突变体。有助于突破“反摩尔定律”。目前,AI可谓掌握“十八般武艺”,已经能够赋能药物研发的不同阶段,涵盖靶点发现、旧药新用、化合物筛选、分子设计与优化、临床前实验结果预测、患者招募分组等。近年来,由于药物审批和营销难度越来越大,制药成本高,同质化竞争等因素,传统制药方法深陷“反摩尔定律”,即尽管制药公司几十年来一直在增加投资,但每9年投资10亿美元上市的新药数量就会减少一半。任峰表示,AI可以帮助突破“反摩尔定律”,加速药物研发的关键步骤,如靶点发现、化合物设计和生成、临床试验设计和结果预测等,从而缩短研发周期,降低研发成本,提高成功率。药物R&D通常周期长(10到15年),投资高(超过10亿到20亿美元),成功率低(不到10%)。成千上万的小分子需要先测试筛选,最后能推广到临床研究的只有少数。人工智能可以大大加快这个过程。根据英国AI制药公司Exendia的数据,AI将项目推进到临床前候选化合物的时间已经从平均4年半缩短到约13.7个月。专注于智能药物设计平台的公司智慧创始人兼CEO潘认为,通过对分子、细胞、器官、动物、临床等不同层面的数据进行整合和分析,AI不仅可以提高R&D过程的效率,还可以促进整个行业认知水平和方法论的提升。“新旧融合”的挑战与风险目前,传统跨国药企、大型科技公司、生物科技初创企业都在加速布局“AI制药”,AI发现和设计的药物分子已有不少进入临床试验。然而,一些传统制药公司对拥抱数字化持抵制态度,而AI领域则强调“开放”。两者的结合还需要一个长期的磨合。西湖奥美(杭州)生物科技有限公司创始人郭天南说,药学是一个保守的领域。目前巨头药企很难改变框架,传统药企创新成本很高。相反,新创建的公司将会出现,行业将会重新洗牌。据“AI制药”智库“智能药局”统计,截至6月20日,全球已有26家企业约51个药品管道由AI协助进入临床I期.其中美国公司占多数,英国硅智、无名王、冰岛石生物三家中国公司上榜。日本制药公司武田亚太R&D中心负责人王林告诉记者,中国在发展“AI制药”方面具有独特的优势。一方面,中国人口基数庞大,医院规模大,更有利于收集大数据进行AI训练。其次,国内大量的医药R&D合同外包服务机构,方便医药公司并行进行多个实验,方便AI学习比较不同的结果。王林说,一些中国企业已经从专利开发平台发展起来,甚至开始探索前沿领域

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