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全面提升數(shù)據(jù)價值
賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)增效
【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】
【研究報(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】
摘要:大多數(shù)情況下,藥物發(fā)現(xiàn)者利用高通量篩選方式進(jìn)行目標(biāo)化合物篩選,以提高藥物發(fā)現(xiàn)率,由于不斷試錯的成本較高,更多的藥企開始引入人工智能技術(shù)開發(fā)虛擬篩選技術(shù),以期取代或增強(qiáng)傳統(tǒng)高通量篩選的方法。近年來,人工智能在新藥研發(fā)、疾病風(fēng)險預(yù)測和慢性病管理等細(xì)分領(lǐng)域也開始大放異彩。本文主要分析人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用場景及其存在的局限性。
新藥研發(fā)企業(yè)將人工智能技術(shù)滲入藥物研發(fā)系統(tǒng),可以在藥物研發(fā)過程中減少時間、人力和物力的投入,大幅度的降低藥物的研發(fā)成本,同時還能基于基因、疾病等建立的數(shù)據(jù)模型預(yù)測研發(fā)過程中的有效性、安全性和副作用等。隨著人工智能技術(shù)的不斷整合,藥物研發(fā)企業(yè)有望在研發(fā)過程中逐漸的實(shí)現(xiàn)“去風(fēng)險”,同時提高全球醫(yī)療信息領(lǐng)域的效率,越來越多的人都相信AI技術(shù)有助于破解生物學(xué)奧秘,并促進(jìn)人類健康。預(yù)計(jì)未來3到5年,人工智能技術(shù)將在新藥研發(fā)領(lǐng)域取得突破性的進(jìn)展。
人工智能新藥研發(fā)領(lǐng)域主要有三類公司,為推動新技術(shù)的應(yīng)用都在進(jìn)行不同的嘗試
目前在人工智能新藥研發(fā)領(lǐng)域主要有三類公司:大型藥企、AI技術(shù)公司和藥物研究機(jī)構(gòu),它們都在為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行各種嘗試。
大型藥企以其海量的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)與人工智能公司尋求探索合作,如國內(nèi)藥明康德投資了AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine,布局用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)進(jìn)行分子發(fā)現(xiàn)的技術(shù);日本武田藥業(yè)與AAIH聯(lián)盟發(fā)起人Numerate的小分子藥物的合作,AAIH聯(lián)盟旨在推進(jìn)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。不同的AI技術(shù)公司都有各自的業(yè)務(wù)切入口,分別在新藥研發(fā)的不同環(huán)節(jié)中尋求突破,一旦發(fā)現(xiàn)細(xì)小的環(huán)節(jié)可行,便逐漸的向環(huán)節(jié)的上下游拓展業(yè)務(wù),這些公司并不研發(fā)和生產(chǎn)新藥,而是向醫(yī)療機(jī)構(gòu)或大型藥企提供技術(shù)服務(wù)。藥物研究機(jī)構(gòu)自身擁有較高的研發(fā)水平,也在尋找新的商業(yè)機(jī)會,該類機(jī)構(gòu)也是屬于一個服務(wù)性的公司平臺,在制劑、代謝、安全性評價等方面向全球的藥企提供研發(fā)支持。如上海藥物研究所蘇州科技成果轉(zhuǎn)化中心正在搭建自己的數(shù)據(jù)平臺,計(jì)劃基于該平臺成立公司,以謀求商業(yè)合作。
人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的有7大應(yīng)用場景,靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段的企業(yè)較多
據(jù)動脈網(wǎng)蛋殼研究院對國內(nèi)外近80家人工智能企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn),AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域主要應(yīng)用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、晶型預(yù)測、患者招募、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)和藥物重定向7大場景,其中靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的公司最多,幾乎是全部應(yīng)用場景公司的50%,詳情請見圖1。
圖1 人工智能應(yīng)用的7大場景企業(yè)數(shù)量分布
(資料來源:動脈網(wǎng)蛋殼研究院)
目前從AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域的整體應(yīng)用看,主要集中在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段,即主要集中在新藥研發(fā)早期,化合物合成、化合物篩選、晶型預(yù)測等環(huán)節(jié)的企業(yè)數(shù)量較少。在蛋殼研究院整理的78家涉足人工智能新藥研發(fā)企業(yè)來看,涉足藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的藥企代表企業(yè)有IBM Watson Health、NimbusTherapeutics和冰洲石科技等,化合物篩選代表企業(yè)有Atomwise、Recursion Pharmaceuticals公司和Healx公司等,化合物合成環(huán)節(jié)的代表企業(yè)有深度智耀、Nuritas和Virvio等。詳細(xì)企業(yè)圖譜如圖2所示。
圖2 人工智能在新藥研發(fā)的應(yīng)用場景企業(yè)圖譜
(資料來源:動脈網(wǎng)蛋殼研究院)
人工智能存在局限性,對新藥研發(fā)幫助的效果尚待驗(yàn)證
人工智能作為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的前沿技術(shù),其應(yīng)用價值也逐步被放大,甚至出現(xiàn)取代人類工作的言論。利弊同存,雖然人工智能可以更準(zhǔn)確的識別目標(biāo)、更高效的處理數(shù)據(jù),但這些技能的存在都是受到IT從業(yè)者對新藥研發(fā)各種參數(shù)重要性判斷的局限。任何技術(shù)都會產(chǎn)生假象,如何平衡有時需要依賴從業(yè)者的直覺和經(jīng)驗(yàn),而這些無法計(jì)入編程。一種工具決絕不了所有問題,如何能將AI技術(shù)最大化利用,還需要更多的研究和投入。
新藥研發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)數(shù)不勝數(shù),人工智能可以解決的部分有限。用計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)新藥的程序已經(jīng)存在了好幾十年。但在醫(yī)藥行業(yè),研發(fā)產(chǎn)出率非但沒有上升,反而還逐年下降。藥物發(fā)現(xiàn)的時間沒有縮短,成本也沒有變得更低。這并不是說這些程序阻礙了新藥的研發(fā),而是說它們尚未給行業(yè)帶來大幅的可喜改觀。即使人們對人工智能新藥研發(fā)的熱度不減,但我們也應(yīng)理性看待這個新型技術(shù),目前人工智能新藥研發(fā)技術(shù)還處于初級的發(fā)展階段,這項(xiàng)技術(shù)是否對新藥研發(fā)領(lǐng)域有所幫助,還需要一段時間的積累或成果來證明。
結(jié)語
總體來看,人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域存在巨大潛力,雖然,目前還未研發(fā)出基于人工智能技術(shù)的新藥,不過大力發(fā)展大數(shù)據(jù)新藥創(chuàng)制已經(jīng)成為全球制藥行業(yè)的新趨勢。希望彼時,人工智能為制藥業(yè)甚至整個社會帶來革命性的變化,中國的人工智能也能夠在新藥研發(fā)領(lǐng)域大放異彩,帶來造福患者的新藥。
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