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用AI進(jìn)行制藥可減少一半的成本,“救命藥”是否人人都能吃得起?

2018-08-12

  最近“救命藥”格列衛(wèi)因?yàn)橐徊侩娪俺蔀闊嵩~。對于慢性白血病患者而言,格列衛(wèi)作為特效藥需要終生服用,一盒格列衛(wèi)的市場售價高達(dá)2.35萬元,一年僅維持生命的成本就需要近30萬元。

  不僅僅是格列衛(wèi),治療癌癥、腫瘤以及罕見病的藥物,以萬元為單位的市場售價并不少見。由于中國人口基數(shù)大,乘以任何罕見病,都是一個龐大的群體。在城市一些難以觀察到的角落里,大量患者面臨“救命藥吃不起”的困境。

  一款藥物從研發(fā)到上市,中間會經(jīng)歷多個環(huán)節(jié)。然而造成高價救命藥最為核心的原因,是創(chuàng)新藥長達(dá)十幾年的前期研發(fā)投入成本實(shí)在過于龐大。包括藥企在內(nèi),產(chǎn)業(yè)鏈上下游都在思考,撬動笨重傳統(tǒng)制藥產(chǎn)業(yè)的支點(diǎn)在哪里?

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  正在革命智能駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的AI技術(shù),也在為制藥行業(yè)帶來“匪夷所思”的變化。《奇點(diǎn)臨近》的作者,著名未來學(xué)家雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)曾言:“技術(shù)的力量正以指數(shù)級的速度迅速向外擴(kuò)充。人類正處于加速變化的浪尖上,更多、更加超乎我們想象的極端事物將會出現(xiàn)。”這段著名的加速回歸定律高度概括了當(dāng)下AI技術(shù)在制藥領(lǐng)域創(chuàng)新的生命力。

  數(shù)據(jù)顯示,僅僅是抗癌藥物治療市場,2012年就達(dá)到600億規(guī)模,2016年破千億,2018年這一數(shù)字暴漲到1400億,年均復(fù)合率增長高達(dá)16%。

  1“救命藥”為何吃不起

  創(chuàng)新藥研發(fā)周期長達(dá)10年

  從2007年蘋果推出第一代iPhone開始,智能手機(jī)市場花了十年的時間就增長到天花板,甚至前年開始全球手機(jī)市場還出現(xiàn)了下滑。然而,如果以2007年作為一款創(chuàng)新藥研發(fā)的起點(diǎn),那么現(xiàn)在很可能該款創(chuàng)新藥才剛剛面市。與其他行業(yè)相比,藥企的工業(yè)效率非常低緩。

  一個新藥物從研發(fā)到上市包括三大階段:第一階段包括靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、藥物發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物優(yōu)化、臨床前研究,需要6—8年的發(fā)展時間;第二階段的臨床三期研究需要3—6年;第三階段藥局審批到生產(chǎn)還需要2年。一般藥物研發(fā)過程中,每5000-10000個先導(dǎo)化合物進(jìn)入臨床前研究的有250個,而進(jìn)入臨床研究的不超過5個,最終能夠獲得新藥批準(zhǔn)的只有1個。

  如此“吹盡狂沙”的過程,可見藥物研發(fā)工程量十分浩大,根據(jù)塔夫特藥物發(fā)展研究中心的數(shù)據(jù),一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲得FDA(美國食品藥品監(jiān)督管理局Food and Drug Administration)批準(zhǔn)平均大約需要10-15年的時間,開發(fā)一個新藥的平均成本大約為25.6億美元,創(chuàng)新藥的專利保護(hù)期高達(dá)20年,一般企業(yè)多在研發(fā)階段就開始申請專利,大部分創(chuàng)新藥上市后,剩余的專利期為6—10年。為了收回研發(fā)成本,一些腫瘤癌癥類等創(chuàng)新藥流通到市場時,售價往往高達(dá)數(shù)萬。

  醫(yī)療保障基本的前提,是保證患者得到真正有效的治療,為此,中國政府在降低“天價”抗癌藥工作中已有諸多積極嘗試,不僅將實(shí)際進(jìn)口抗癌藥關(guān)稅降至零,還將更多的抗癌藥物納入醫(yī)保。但如果想問題從源頭解決,高昂的研發(fā)投入是核心所在。這一擺放在傳統(tǒng)制藥企業(yè)面前無解的難題,正在試圖通過引入AI技術(shù)獲得答案。

  AI制藥:減少一半成本

  大概20年前,研發(fā)實(shí)力強(qiáng)悍的藥企雅培推出了一款治療艾滋病的藥物利托那韋,利托那韋上市半年后,藥物的晶型從一種轉(zhuǎn)變成了另外一種結(jié)構(gòu),導(dǎo)致藥的有效性發(fā)生改變。面對這樣的結(jié)果,雅培不得不把所有的藥品撤回,重新進(jìn)行藥物制劑的研發(fā)。該事件不僅造成了雅培藥物撤回的經(jīng)濟(jì)損失,而且雅培要面臨美國FDA的一系列提問和質(zhì)疑,本來已經(jīng)用上救命藥的患者也面臨斷藥威脅。

  藥物研發(fā)是典型的高投入、高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)。對于藥企而言,藥物晶型研發(fā)是藥物研發(fā)中從化合物確定到進(jìn)入臨床實(shí)驗(yàn)的中間環(huán)節(jié),同一藥物的不同晶型在外觀、溶解度、熔點(diǎn)、溶出度、生物有效性等方面可能會有顯著不同,并影響藥物的穩(wěn)定性、安全性、生物有效性及療效。晶型研發(fā)作為一個以實(shí)驗(yàn)試錯作為主流研發(fā)方式的研發(fā)步驟,一旦出錯,風(fēng)險(xiǎn)代價十分高昂。

  一些AI相關(guān)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的思路是,以計(jì)算預(yù)測傳統(tǒng)中需要實(shí)驗(yàn)才能得到的結(jié)果,從而提高藥物研發(fā)與篩選的范圍和效率,加速藥物研發(fā)。晶泰科技就是這樣一家以算法驅(qū)動創(chuàng)新的藥物科技公司,他們以晶型預(yù)測為切入點(diǎn),把藥物分子中一些非常關(guān)鍵、影響后續(xù)是否能夠研發(fā)成功的物理、化學(xué)、生物和藥物的重要特征,利用量子物理及AI算法進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。該公司CEO馬健接受《IT時報(bào)》記者采訪時說道,“通過計(jì)算,能夠幫助藥企優(yōu)先選擇最容易成功的藥物化合物、晶型候選和研發(fā)路線,幫助這些藥物研發(fā)專家趨利避害,減少研發(fā)時間和試錯范圍,尤其是晶型研發(fā)周期,會從幾個月甚至一年縮短到幾周到幾個月。”

  2017年被NVIDIA列為全球前五大對未來人類最具影響力公司之一的Insilico Medicine,是一家成立于美國、專注生物科學(xué)的人工智能公司,Insilico Medicine相關(guān)負(fù)責(zé)人朱青松在接受《IT時報(bào)》采訪時,給出了更為具體的數(shù)據(jù),他們預(yù)測Insilico Medicine AI 藥物研發(fā)管道,跟傳統(tǒng)方法相比可以節(jié)約50% ~80% 的前期研發(fā)成本;前期研發(fā)周期可以縮短三分之二,甚至更多。

  “期待藥物數(shù)量翻倍”

  目前,整個醫(yī)藥行業(yè)大部分研發(fā)都瞄準(zhǔn)三個方向:一類是腫瘤,一類是中老年病,尤其是老年癡呆,也就是阿爾茨海默癥,一類就是罕見病。臨床三期的藥物研發(fā)管線大概70%到80%是腫瘤的抗癌藥。

  傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)的方法是,先化學(xué)合成成千上萬的藥物分子,從中再篩選出有治療效果的分子。“現(xiàn)在我們先確定少數(shù)幾個可能有效的分子,然后化學(xué)合成這些分子、驗(yàn)證效果,效率會高很多。”朱青松告訴記者,如果實(shí)驗(yàn)經(jīng)費(fèi)不受限制的話,他們可以生產(chǎn)大量的藥物分子。

  “如果原來一年只能推出5款首創(chuàng)新藥(first-in-class),今后是不是就能夠研發(fā)出10款、20款?這是我們對行業(yè)未來展望的一個方向。”晶泰科技的AI負(fù)責(zé)人賴力鵬表示,他們的愿景是成為制藥界的研發(fā)引擎,去推進(jìn)藥物研發(fā)的進(jìn)展,或者說賦予研發(fā)者更先進(jìn)的工具與更廣闊的探索空間,“我們的一項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢是擁有扎實(shí)的跨學(xué)科基礎(chǔ)研究的背景,擁有調(diào)度大量計(jì)算資源的能力。隨著算法和計(jì)技術(shù)的不斷提升,以前只能在‘太陽系’尋找有效藥物,現(xiàn)在可以在整個‘宇宙’去尋找。尤其是在一些腫瘤等病癥上,目前尚未發(fā)現(xiàn)有效的靶向藥,AI不僅可以加速研發(fā),還能加速靶向藥的發(fā)現(xiàn),也就是0到1的過程,社會意義更為重大。”

  根據(jù)TechEmergence的研究報(bào)告,AI可以將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%, 這僅有的2%的增長不容小覷,可以為整個生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元,同時,還可以省下很多研發(fā)時間。

  2 夢想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)

  藥企下注AI制藥

  晶泰科技本身脫胎于麻省理工學(xué)院,是一家創(chuàng)立于波士頓的初創(chuàng)企業(yè)。2015年,晶泰成立,但是對國內(nèi)投資人而言,AI+制藥還是非常前沿的概念,即使認(rèn)可晶泰科技的技術(shù)理念,許多VC對投資這一領(lǐng)域,仍舊相當(dāng)謹(jǐn)慎。2015年年中,晶泰開始接觸騰訊,并于三個月后在深圳簽署投資協(xié)議,成為國內(nèi)第一支AI+制藥的初創(chuàng)A輪團(tuán)隊(duì),也是騰訊首次在制藥領(lǐng)域有所布局。

  那個時候的中國市場,不僅對AI+制藥領(lǐng)域認(rèn)知布滿了重重疑云,公眾甚至對AI都沒有太多的概念。直到半年后的2016年3月,Alpha Go在韓國挑戰(zhàn)圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石,4:1的結(jié)果讓世人大吃一驚。自此之后,人工智能、深度學(xué)習(xí)的概念,才真正成為“熱搜詞”,走進(jìn)了大眾視野。

  一位專注于醫(yī)療行業(yè)的投資人王申(化名)告訴《IT時報(bào)》記者,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在2012年開始蓬勃發(fā)展,Alpha Go一戰(zhàn)成名之后,機(jī)器學(xué)習(xí)再次進(jìn)入人們視線。

  2015年,默沙東與美國的Atomwise牽手藥物挖掘, 2016年,強(qiáng)生與英國AI技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用公司BenevolentAI達(dá)成新藥研發(fā)合作。今年2月,制藥巨頭羅氏以19億美元收購腫瘤大數(shù)據(jù)公司FlaTIron Health的全部股份,還與GNS Healthcare達(dá)成合作協(xié)議。輝瑞除了與IBM合作協(xié)助免疫腫瘤藥物研發(fā)外,也與晶泰科技簽訂了戰(zhàn)略性的合作協(xié)議,晶泰科技將為輝瑞研發(fā)一個藥物分子模擬平臺,幫助他們提升在藥物設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)方面的能力。

  AI公司一時間成為兵家必爭之地。朱青松對《IT時報(bào)》記者表示:“我們的A輪融資得到了包括藥明康德在內(nèi)的眾多投資機(jī)構(gòu)大力支持。由于額度限制,許多投資人只好等待參加即將展開的B輪融資。”

  今年1月,晶泰科技B輪融資中,除了騰訊外,紅杉中國、谷歌也跟投。

  “接下來,我們還有計(jì)劃投資相關(guān)的企業(yè),”上述投資人士表示,他們目前對AI+新藥的企業(yè)有著濃厚的興趣,當(dāng)下全球七八十家相關(guān)企業(yè),“只要有機(jī)會接觸,都會看。”

  分歧:場景和算法誰更重要

  在制藥領(lǐng)域,國外藥企研發(fā)技術(shù)相對比較領(lǐng)先,擁有比較豐沛的藥物研發(fā)管線和較為成熟的研究團(tuán)隊(duì)、實(shí)驗(yàn)、理論等等。目前全球主流的AI+制藥相關(guān)公司都集中在美英兩國,如Atomwise、Benevolent AI、Insilico Medicine等等。國內(nèi)絕大部分藥企主要方向還是仿制藥的研發(fā),相關(guān)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)寥寥無幾,有所動靜的僅有晶泰與冰川石頭兩家企業(yè)。

  不同創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)專攻的領(lǐng)域和方向都不一樣。比如晶泰科技專注于小分子藥物的發(fā)現(xiàn)、設(shè)計(jì)和早期開發(fā),國外還有一些團(tuán)隊(duì)專門用人工智能算法進(jìn)行抗體、疫苗、蛋白質(zhì)等生物大分子這些方面的研發(fā)。此外還有很多技術(shù)上的細(xì)分領(lǐng)域。走在最前面的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)如英國一家名為Benevolent AI的公司,他們研發(fā)的藥物已經(jīng)處于臨床實(shí)驗(yàn)的階段。

  朱青松表示,與同類型初創(chuàng)企業(yè)相比,可以生產(chǎn)全新藥物分子的算法是他們的獨(dú)家優(yōu)勢,不過在投資人士眼里,這部分恰恰不是最重要的。“AI現(xiàn)階段還處于早期,很難去量化算法有什么效果。” 王申說道,他認(rèn)為實(shí)際應(yīng)用場景最重要,其次是數(shù)據(jù)來源與質(zhì)量,最后才看算法的先進(jìn)性,“應(yīng)用場景能夠更好地評估企業(yè)價值,比如說單個應(yīng)用場景下需求有多大,能接到多少企業(yè)訂單,是不是非常需要AI技術(shù)作為補(bǔ)充等等。”

  數(shù)據(jù)的來源與質(zhì)量,目前是所有AI+制藥相關(guān)企業(yè)面臨的行業(yè)難題。“算法模型是否有效,也很依賴數(shù)據(jù)。”賴力鵬表示,一方面利用已經(jīng)成功藥物的數(shù)據(jù)去回溯驗(yàn)證模型,另一方面,利用算法模型進(jìn)行預(yù)測后,通過實(shí)驗(yàn)對這些結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,同時對現(xiàn)有的模型進(jìn)一步優(yōu)化,算法是他們的生命力所在,不過目前來看,優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)對整個行業(yè)來說都是稀缺資源。

  “行內(nèi)有一句話‘garbage in garbage out’ (計(jì)算機(jī)領(lǐng)域術(shù)語,形容無用輸入無用輸出), 如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不可靠的話,對結(jié)果會有很大影響。” 朱青松說道,Insilico Medicine應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要有兩個來源:公開的數(shù)據(jù)和來自合作伙伴的數(shù)據(jù)。此外,在世界各地的大學(xué)和醫(yī)院系統(tǒng)很多合作者也可以數(shù)據(jù)共享。


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