人工智能在驅動藥物發(fā)現(xiàn)方面正在以前所未有的速度發(fā)展。今年上半年，AI研發(fā)的藥物開始邁向臨床階段，而相關領域的合作及投融資事件也出現(xiàn)井噴。中國本土創(chuàng)新企業(yè)在AI藥物研發(fā)方面走在全球前列。咨詢公司麥肯錫稱，人工智能是制藥業(yè)“百年難得的歷史性機會”。

藥物設計邁向“原子級精準工程”

近日，在上海科技大學舉辦的一場技術轉化相關的產業(yè)研討會上，上海科技大學研究員劉佳教授介紹了一項最新的研究成果——基于人工智能的第四代肉毒素藥物設計，肉毒素正在邁向工程化時代。

憑借新的人工智能大模型的能力，藥物的分子設計正從過去的“概率碰撞”邁向“原子級精準工程”，將開啟一個更快、更準、更智能的分子設計時代。

劉佳指出，肉毒素正從天然提取向重組蛋白轉型，其中，靶向神經遞送工具及AI驅動的蛋白改造是未來研發(fā)的重要方向。目前，上?？萍即髮W正在通過其孵化的生物創(chuàng)新技術公司若弋生物進行相關藥物的臨床轉化，并拓展?jié)撛谶m應癥，最終形成創(chuàng)新產品產業(yè)化的“中國方案”。

近年來，分子結構預測與蛋白設計快速進展，雖能提升效率，但由于成功率過低，仍需要依賴大量實驗篩選。而這些實驗常依賴動物免疫、高通量篩選等方式，具有周期長、成本高等特點，遇到新靶點時成功率更是極低。因此過去幾乎沒有任何一種AI發(fā)現(xiàn)的藥物能最終走向后期臨床。

一位生物制藥公司高層對第一財經記者表示：“大多數(shù)的候選藥物分子的有效性通常要等到人體測試后才能揭曉。到目前為止，這仍然是非常難預測的。因此，AI最好的新領域可能是第一階段臨床試驗的機會，可以結合人類數(shù)據(jù)和人工智能超快速地進行藥物測試。”

這種趨勢從今年開始出現(xiàn)了扭轉。根據(jù)波士頓咨詢的一份研究顯示，AI生成的藥物分子在一期臨床試驗中的成功率已經高達80%至90%，高于50%的歷史平均水平。這意味著，AI發(fā)現(xiàn)的藥物正在突破臨床一期的瓶頸，展現(xiàn)出進入后期臨床驗證階段的潛力。

在這一轉變的過程中，中國生物制藥企業(yè)再次引領技術前沿。本月早些時候，《自然醫(yī)學》發(fā)表評論稱，由AI發(fā)現(xiàn)的藥物和靶點組合的針對特發(fā)性肺纖維化的隨機二期臨床試驗結果顯示出安全性和療效跡象，該研究標志著將人工智能輔助的藥物發(fā)現(xiàn)引入臨床治療方面邁出堅實的一步。

評論提到一項來自中國北京協(xié)和醫(yī)院徐作軍團隊和上海AI制藥公司英矽智能研究團隊的成果，該成果展示了如何利用生成式AI平臺，“從零開始”發(fā)現(xiàn)全新靶點并設計全新分子、完成實驗驗證的過程。

由于看到AI在藥物臨床方面的巨大潛力，今年以來，越來越多的生物醫(yī)藥公司開始使用AI支持藥物研發(fā)工作。微芯生物也開始在新藥早期研發(fā)階段使用AI技術，以縮短研發(fā)時間。

微芯生物創(chuàng)始人CEO魯先平對第一財經記者表示：“人工智能算力、算法的巨大進步正在制藥行業(yè)發(fā)揮更大的作用，現(xiàn)在的AI計算能力可以將接近極限的全部可能性都考慮到了。”

近百億美元涌向AI制藥

在AI制藥前景樂觀的預期下，資本也在快速涌入這一賽道。今年上半年，全球已有近百億美元涌入AI制藥。

在國內市場上，上半年最大的一筆AI制藥融資來自英矽智能，該公司宣布完成約1.23億美元的E輪融資，超額完成既定目標。

跨國公司與中國本土企業(yè)針對AI制藥的合作授權的大額交易也開始頻現(xiàn)。對于現(xiàn)金流充裕的跨國制藥公司來說，戰(zhàn)略合作是一條相對低成本的創(chuàng)新途徑。

今年6月，阿斯利康與石藥集團宣布達成最高達53億美元合作，利用石藥集團的AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺開發(fā)小分子候選藥物。據(jù)介紹，石藥集團AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺將新藥早期發(fā)現(xiàn)時間縮短超過30%，研發(fā)成本降低近一半，候選化合物篩選準確率提高近3倍。目前已實現(xiàn)3項對外授權。

同月，國內AI制藥龍頭企業(yè)晶泰控股與美國醫(yī)藥投資人GregoryVerdine創(chuàng)立的DoveTree公司簽署數(shù)十億美元管線授權合作意向書。

在全球范圍內，今年上半年，諾和諾德與AI制藥公司DeepAppleTherapeutics達成一項超過8億美元的合作；賽諾菲也以最高5.45億歐元的價格獲得了AI制藥公司FormationBio子公司的一款口服雙重JAK/SYK抑制劑。

展望AI制藥領域下一階段的發(fā)展，如何將AI發(fā)現(xiàn)的藥物從一期臨床推進至二期及后期臨床，是企業(yè)正在努力的方向。此外，AI制藥的數(shù)據(jù)瓶頸也有待破解。未來，加快推進數(shù)據(jù)共享、標準制定與稀疏數(shù)據(jù)建模算法，強化多模態(tài)融合以提升模型泛化能力與生物系統(tǒng)理解等方面是重要的突破方向。

“未來，我們將會看到越來越多的公司利用新技術，從大量數(shù)據(jù)中學習，以重塑藥物的發(fā)現(xiàn)。”一位生物醫(yī)藥投資人對第一財經記者表示。他表示，藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)是一個巨大的行業(yè)，人工智能將幫助該領域的從業(yè)人員從艱苦的手工藝轉向更加自動化的精準技術。

上述人士進一步解釋稱，準確的數(shù)據(jù)是推動AI制藥領域發(fā)展至關重要的基礎。“這些數(shù)據(jù)非常專業(yè)，包括分子信息、蛋白質結構和生化相互作用的測量。人工智能可以從數(shù)據(jù)模式中學習，并提出可能有用的候選藥物。”他表示。

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