人工智能打破醫藥研發“雙十定律”_風聞

“旋風”席捲  AI智藥借勢起航

作者／  IT時報記者   潘少穎

編輯／  王昕****孫妍

高技術、高投入、高風險、長週期……在新藥研發的過程中，經常面臨着諸多痛點。因此，業界正在着力佈局通過AI翻過新藥研發過程中的這幾座“大山”，AI智藥成為一條新賽道。全球已經有700多家AI智藥企業，共有幾十款AI藥物進入臨牀試驗階段。至2022年底，我國也已有AI智藥初創企業近80家。

張江，有科創、芯片、藥片“三駕馬車”，2022年生物醫藥產業規模已經達到3300億元，誕生了全國15%的原創新藥和10%的創新醫療器械。近年來，張江積極尋找和佈局新賽道、新方向，目前在靶向藥物、合成生物學、AI+新藥研發、新型偶聯藥物、新型蛋白降解藥物、細胞藥等相關領域引進和聚集了一批創新主體，在前沿技術領域的發展和培育上發揮着創新策源和示範引領作用。

在9月25日開幕的2023張江生命科學國際創新峯會上，舉行了2023張江AI智藥論壇暨第三屆AI研發創新論壇，來自張江的AI智藥企業分享了AI賦能藥物研發的最新成果和前沿案例，並探討了AI技術應用的當前挑戰和未來前景。

不可否認，AI智藥的創業熱潮正在湧動。

加速建立“AI藥研朋友圈”

AI智藥，即以醫藥大數據為基礎，通過運用機器學習、深度學習等AI技術替代大量實驗，對藥物結構、功效等進行快速分析，以達到縮短試驗週期、節省成本、促進新藥發現、提升試驗成功率等目的。

“隨着人工智能技術的快速變革，AI已經成為藥物研發過程中縮短研究週期、節省研發成本、提升實驗成功率的核心生產力。”中國科學院院士饒子和在論壇上這樣表示。

在中國AI智藥的版圖上，張江佔據着龍頭位置。成立於2019年的英矽智能和成立於2015年的晶泰科技是國內AI製藥領域的獨角獸，這兩家皆在張江有所佈局。作為浦東生物醫藥產業的聚集地，張江集聚了近7萬名生物醫藥從業人員。同時，張江正在構築一個巨大的人工智能產業生態圈，匯聚更多的AI新勢力。早在2021年10月，張江AI新藥研發聯盟正式揭牌成立，聯盟是推進AI與醫藥跨界交叉融合、數據資源共享、技術迭代升級的重要紐帶，並取得了不少成果。現在，該聯盟成員已擴增至35家。

美迪西開發的智能靶點和AI虛擬藥物發現平台、英矽智能通過AI賦能發現的潛在同類最佳USP1小分子抑制劑、晶泰科技用AI驅動的下一代抗體發現平台XupremAb賦能最佳抗體發現……這是張江AI新藥研發聯盟發佈的一些創新成果。

作為近年來技術變革的重要力量，AI在生物醫藥領域展示了極大的應用潛力。國家發改委2022年發佈的《“十四五”生物經濟發展規劃》提出，要利用雲計算、大數據、人工智能等信息技術，對治療適應症與新靶點驗證、臨牀前與臨牀試驗、產品設計優化與產業化等新藥研製過程進行全程監管，實現藥物產業的精準化研製與規模化發展。

2022年2月，英矽智能利用人工智能發現的“特發性肺纖維化”候選藥物，獲批在中國進入ⅰ期臨牀試驗，成為中國首個進入臨牀階段的人工智能研發藥物。

AI打破“雙十定律”

大幅縮短研發時間，是AI智藥最明顯的優勢之一。

傳統的新藥研發是一項複雜而長期的系統工程，一款新藥從着手研發到獲批上市，整個過程平均耗時約14年，僅化合物篩選到臨牀前研究就需花費約4～6年的時間，推動新藥上市的平均成本更是高達19.8億美元。

因此，醫藥研發行業長期以來面臨着“雙十定律”，即需要耗時超過10年、10億美金才有可能上市一款新藥。

張江AI新藥研發聯盟成員之一英矽智能聯合首席執行官、首席科學家任峯表示，為了研發毒副作用更小的特發性肺纖維化新藥，英矽智能通過AI賦能的研發方式，將從靶點的發現到找到臨牀候選化合物的過程縮短到18個月，研發費用共投入270萬美元，而如果沒有AI，則該過程需要花費四年半以上時間、數千萬美元，AI+生物醫藥的“雙向賦能”，無疑大大降低了新藥研發的週期和成本。

同樣也是張江AI新藥研發聯盟成員的晶泰科技，在建立小分子藥物模擬算法平台之後，通過AI預測算法幫助輝瑞製藥顯著縮短了新冠口服藥Paxlovid（奈瑪特韋片/利托那韋片）的研發週期，2021年12月，Paxlovid成為第一款獲得美國FDA批准的新冠口服藥，被迅速推向市場。輝瑞和晶泰科技雙方的科學家僅用了6個星期，便完成了藥物固態研發，以快速的計算預測與試驗結果相互印證、準確匹配。而在傳統的藥物研發模式下，這個過程可能需要花費數月時間。

晶泰科技AI預測模型

目前，晶泰科技已通過建立算法的“幹”實驗室和自動化機器人驅動的“濕”實驗室，構建起虛實結合、相互印證的研發體系，助力藥物研發。自動化智能化實驗室裏包含了自動化合成、自動化結晶等化學和生物的一些關鍵能力，通過人工智能來輔助藥物設計，通過自動化機器人來替代傳統人工進行實驗操作，進行7×24小時的運作，實現“關燈實驗室”的效果，並減少對人力勞動的依賴，保證實驗的穩定可靠。

“例如每一次加反應試劑，相比人工，機械臂可以更加精準控制劑量，並且實時記錄實驗數據、過程，全程數據可追溯。”晶泰科技相關人士介紹。

將藥物在人體內精準遞送

受限於傳統藥物研發的技術瓶頸，臨牀上仍存在大量“不可成藥”的疾病，諸多患者面臨“無藥可用”的難題。

“藥物遞送”技術是以RNA藥物為開發的關鍵環節，通過特定的技術實現將核酸序列等藥物精準遞送至有疾病的器官、組織和細胞中，從而實現疾病的治癒。然而，這一環節的難點和關鍵在於如何“精準遞送”藥物有效成分到人體患病部位。

業內人士打比方，人體的運作機制和環境非常複雜，實現這一目標的難度不亞於通過火箭運載衞星到達太空中的預定軌道。也因此，提升藥物遞送的精準性已成為新一代藥物的核心部分。

如果把藥物比作一輛行駛在人體內的車，在人體內沒有GPS的情況下，如何將藥物精準送達“目的地”？劑泰醫藥聯合創始人兼首席執行官賴才達在論壇上表示，劑泰醫藥的做法是，基於AI數據驅動算法、機制驅動的量子力學和分子動力學模擬以及高通量實驗平台等底層技術，搭建了AI驅動核酸遞送系統設計平台（AiLNP），以AI驅動幹、濕實驗迭代，實現了更有效的創新遞送材料設計、核酸序列設計與優化，並設計了更具優勢的製劑配方和核酸遞送系統，將藥物遞送系統效率進行指數級優化。

劑泰醫藥AiLNP

“LNP核酸遞送系統的表達效率超越行業標準10倍以上，並破解了行業難以攻克的肺、大腦、腫瘤、免疫器官、肌肉等遞送難題。”賴才達説。

以近來火熱的mRNA技術為例，mRNA技術商業落地的最大阻礙便是遞送。在賴才達看來，遞送技術可以助力更好地發揮藥效，將疾病細胞編寫回健康細胞，為全球患者帶來革命性的藥物，解決未被滿足的臨牀需求，這也是目前CGT（細胞基因治療）產業“卡脖子”的核心環節。

排版／  季嘉穎

圖片／  張江AI新藥研發聯盟  晶泰科技  劑泰醫藥  東方IC

來源／《IT時報》公眾號vittimes