时间: 2022年09月23日 17:13 | 作者:朗依制药 | 来源: 医药资讯| 阅读: 82次
业内人士普遍认为,人工智能+医药研发前景广阔,但目前来看,其作用主要体现在药物筛选阶段。此外,行业还面临复合型人才短缺及数据使用限制等难题等待破解。
新华财经上海9月21日电(记者 杨有宗、杜康) 纵观生物医药发展史,药物发现曾长期受制于偶然性。近年来,人工智能被广泛应用于生物医药行业,腾讯,在提升识别可商业化候选药物的同时,降低新药研发成本和时间。从国内来看,包括英矽智能、晶泰科技、深势科技等人工智能制药企业相继崛起,从全球范围看,辉瑞、诺和诺德等大药企也开始广泛关注并进军这一领域。
在人工智能+医药研发驶入快车道的同时,市场也有担忧,这究竟是颠覆式创新还是资本噱头?业内人士普遍认为,人工智能+医药研发前景广阔,但目前来看,其作用主要体现在药物筛选阶段。此外,行业还面临复合型人才短缺及数据使用限制等难题等待破解。
AI+制药热度升温 新赛道逐渐拥挤
在上海张江的一栋办公楼里,英矽智能科技(上海)有限公司联合首席执行官、首席科学官任峰对记者说,该企业开发的一款靶向主蛋白酶(3CL)用于治疗新冠肺炎的全新候选药物,最早将于今年年底进入临床试验。
成立仅有几年时间,但英矽智能在业界已引起广泛关注,而且已完成D轮融资。2021年9月落户上海后,企业规模在不断扩大。记者采访时发现,这家企业在上海的办公室已达百人规模,由于人员规模扩张较快,企业刚刚从一处较小的办公场所搬到这里。
任峰介绍说,相比于已有治疗新冠的药物,英矽智能的候选药物有几大优势,首先,该款药物从原料到合成化合物仅仅需要两步,合成效率更高,“比如辉瑞的治疗新冠的药物,从原料到最后合成就需要七步”;其次,该款药物不需要与其他代谢酶的抑制剂联合使用,可以进一步降低药物的毒副作用。同时,该款药物还具备广谱抗病毒特点,“药物不仅对新冠病毒具有疗效,并且对其他冠状病毒,包括SARS、MERS等均显示出抗病毒活性。”任峰说。
此前,英矽智能还利用人工智能平台发现和设计抗纤维化候选新药ISM001-055,目前,该药物已启动在中国的I期临床试验,完成了首批健康受试者给药,这也是首个由人工智能发现和设计的,在中国进入临床试验的药物。
除英矽智能外,国内几家有代表性的人工智能制药企业如晶泰科技、深势科技也都落户上海张江。人工智能制药企业扎根于此,离不开张江雄厚的生物医药产业基础。浦东新区提供的数据显示,目前,张江科学城已集聚1400余家生物医药创新主体,全球医药前10强中有7家入驻张江;全球医药20强在张江设立9家开放式创新中心。
“我们定位于做AI制药,所以我们非常希望未来在浦东新区能够实现干实验和湿实验的闭环,能把我们的AI技术充分结合张江一系列的前沿科技,最后诞生好药。”上海深势唯思科技有限责任公司生物医药事业群副总裁范梦奇说。
通俗来理解,干实验是指新药研发在实验室之前通过计算工具、模型的筛选阶段,湿实验则是指实验室相关阶段。
“新势力”不断进入这条新赛道,传统医药巨头也纷纷下场。如辉瑞与晶泰科技合作,用6周就确认了新冠药物Paxlovid的优势晶型。
今年以来,多家上市药企也加速布局这一赛道,包括云南白药(000538)、复星医药(600196)等企业纷纷进入。9月12日,诺和诺德宣布与微软达成合作,将微软的计算服务、云、人工智能和诺和诺德的药物发现、开发等能力相结合。此前,诺和诺德还与生命科学机器人技术公司HighRes Biosolutions达成合作,双方将设计一个最先进的机器人平台,用于高通量生物制品工程和特性分析。
瞄准生物学、化学、临床试验三大痛点
“传统新药研发主要面临三大痛点,一是和生物学相关,找不到合适的靶点;二是和化学相关,找不到成药性好、结构新颖的化合物;三是和临床试验相关,从药物研发历史看,临床试验方案设计与新药研发的成败息息相关。”任峰如此总结制药行业面临的三大痛点。
正是这三大痛点,让生物医药行业陷入“倒摩尔定律”的怪圈:也就是即使投入巨量资源,但新药研发的成功率、回报率也非常低。有行业报告提供的数据显示,目前一款新药的平均研发周期达到10年以上,投入资金在20亿美元左右。即使候选药物通过I期临床试验,其进入市场的可能性也仅为约5%。
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