醫(yī)趨勢說

幾年前,，語音控制Siri設(shè)定一個5分鐘計時器就是人工智能。

如今,，人工智能邁入試錯率高的生物醫(yī)藥行業(yè),，為解開復(fù)雜的基因密碼、提高研發(fā)效率提供了可能,，顛覆傳統(tǒng)的研發(fā)治療模式,，制藥2.0時代來了！

2018年2月,，制藥巨頭羅氏爆出了一個重磅消息——以 19 億美金收購腫瘤大數(shù)據(jù)公司 Flatiron Health 的全部股份,。

Flatiron Health,，是一家腫瘤大數(shù)據(jù)業(yè)內(nèi)的領(lǐng)頭羊。主要聚焦于腫瘤臨床數(shù)據(jù),，目前有近一百萬患者臨床數(shù)據(jù),。能夠為羅氏乃至整個行業(yè)的腫瘤藥物研發(fā)提供所需的技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力，幫助其做新藥研究決策,，為腫瘤學(xué)研發(fā)設(shè)立全新的標(biāo)準(zhǔn),，加速新藥上市進(jìn)程。

許多分析人士稱,，羅氏此次并購的金額具有前瞻性,，體現(xiàn)了包括“Flatiron”大數(shù)據(jù)公司在內(nèi)的未來價值。

相比其他行業(yè),，生物技術(shù)和制藥公司接受數(shù)字化,、人工智能要更慢一些，這是由其生物學(xué)的復(fù)雜程度所決定,。

但隨著人工智能技術(shù)的成熟,，制藥企業(yè)也在加大AI領(lǐng)域的投入,，AI正在大步邁入生物學(xué)領(lǐng)域,。

那AI究竟在制藥行業(yè)產(chǎn)生怎樣化學(xué)反應(yīng)呢？

AI如何助力制藥行業(yè)

美國波士頓的Randell Sanders是位前列腺癌患者,，他參加了一個叫“生存計劃”的活動,，他的兩份血樣以及尿液和唾液樣本將會送到一個實驗室，提取的數(shù)據(jù)將進(jìn)行AI和藥物研究,。

Randell Sanders將自己的生物樣本捐給實驗室

（圖片來源：華爾街日報）

AI能夠從他和其他成百上千名病人的樣本和基因中,，檢索排查，尋找到分子特征或生物標(biāo)志,，用于日后藥物療效評估,，發(fā)現(xiàn)確定藥物最可能起效的病人。他希望通過這種方式“幫到下一個人”,。

顛覆傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式,，降低研發(fā)成本

傳統(tǒng)藥物試驗?zāi)Ｊ绞恰跋燃僭O(shè)再驗證”；

而AI讓藥物研發(fā)模式180度翻轉(zhuǎn),，研發(fā)數(shù)據(jù)是從病人那里獲取并生成假設(shè),。

要知道，新藥研發(fā)是一個耗時耗資都非常龐大的工程,，且失敗率高,。近年來，藥企研發(fā)成本不降反升,。根據(jù)PhRMA估計,，開發(fā)一種新藥的平均成本是26億美元,，大約耗費10年時間。

▲近40年藥品研發(fā)成本對比

其中,，有一半的臨床試驗失敗源于候選藥物缺乏有效性,，也就是靶標(biāo)不對。

在某腫瘤新藥研發(fā)中,，人體攜帶的癌癥相關(guān)基因約500個,，還會產(chǎn)生1000個基因變異，設(shè)計10多條信號通路和60多個藥物靶點,。如果通過人工解讀,，費時費力不說，還會產(chǎn)生誤判和遺漏,。

AI的深度學(xué)習(xí)能通過窮盡腫瘤靶點數(shù)據(jù)庫找到靶點,，運(yùn)用云端計算和算法精準(zhǔn)預(yù)測，快速篩選活性化合物,，虛擬構(gòu)建藥物分子,，縮短研發(fā)周期，從而提升研發(fā)過程的效率,。

根據(jù)TechEmergence的研究報告,，人工智能可以將新藥研發(fā)的成功率從12%提升至14%，

這僅有的2%的增長不容小噓,，不但可以為整個生物制藥行業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元,，還能幫研發(fā)人員省下數(shù)千個不必要的工作日，減少了研發(fā)的“運(yùn)氣”成分,。

此外,，基因測序技術(shù)的發(fā)展，也讓獲取數(shù)據(jù)的成本更低,，AI則為這些數(shù)據(jù)插上了“翅膀”,。

未來，在AI的助力下,，藥品價格也可能隨之降低,。

①研發(fā)時間縮短，從而加快了藥品上市速度,，企業(yè)可以獲得更多的專利保護(hù)年限,。

②臨床試驗成功率提高也降低藥品成本，藥企將不必將更多的臨床失敗成本轉(zhuǎn)嫁給消費者,。

除了應(yīng)用于新藥研發(fā),，AI對創(chuàng)新藥品療法也有很大作用。

提升精準(zhǔn)治療

同一疾病在每個病人身上表現(xiàn)都不會完全相同,。

精準(zhǔn)醫(yī)療或個性化醫(yī)療的興起,，也給制藥企業(yè)帶來壓力,， 迫使它們放棄“放之四海皆準(zhǔn)”的藥物研發(fā)治療模式。特別在重大疾病上,，同病同治,，誤診高療效差。

擅長模式識別的AI能從海量的基因,、代謝及臨床信息中篩選,，破解各類疾病背后復(fù)雜生物網(wǎng)，設(shè)計治療干預(yù)措施,，從而助力適用于特定病人群體的藥物,，治療更精準(zhǔn)，副作用相對傳統(tǒng)療法要小,。

更有趣的設(shè)想是,，如果結(jié)合數(shù)字治療和現(xiàn)有小分子藥物，或者可以用一個更加低成本的方式,，將專利藥做成同類中最好的藥物,。

此外，發(fā)現(xiàn)新藥,、老藥新用,、用大數(shù)據(jù)幫藥企更好地確定并招募臨床試驗病人，AI在制藥領(lǐng)域大有可為,。

AI帶來的諸多價值,，也備受各大藥企追捧。

藥企與AI公司布局現(xiàn)狀

AI技術(shù)引發(fā)了AI創(chuàng)業(yè)大潮,，新型初創(chuàng)公司如雨后春筍般冒出。傳統(tǒng)藥企涉足新領(lǐng)域,，最快捷的方式,，就是通過與初創(chuàng)公司合作，探索提高新藥研發(fā)效率,、節(jié)省更多成本的路徑,。

就目前來看，不少巨頭已經(jīng)與AI企業(yè)達(dá)成合作共識,。

合作企業(yè)：GSK + Exscientia

合作內(nèi)容：疾病靶點藥物研發(fā)

2017年GSK與指導(dǎo)藥物研發(fā)的初創(chuàng)公司Exscientia在藥物研發(fā)達(dá)成戰(zhàn)略合作,，Exscientia 通過AI藥物研發(fā)平臺為GSK的10個疾病靶點開發(fā)創(chuàng)新小分子藥物，并且針對這些靶點藥物發(fā)現(xiàn)臨床候選藥物,。如果Exscientia 達(dá)到所有預(yù)訂的里程碑,，總計將從GSK獲得3300萬英鎊的資金。

除此之外,，Exscientia還與多家制藥公司達(dá)成藥物研發(fā)合作,，比如在2017年5月與賽諾菲達(dá)成開發(fā)代謝疾病領(lǐng)域創(chuàng)新藥物戰(zhàn)略合作,。

合作企業(yè)：強(qiáng)生 +BenevolentAI

合作內(nèi)容：AI用于藥物挖掘

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,。

BenevolentAI被稱為歐洲最值錢的人工智能初創(chuàng)公司,，2013年-2015年，共進(jìn)行了四輪融資,，總額達(dá)到8772萬英鎊（約合1億美元）,，估值達(dá)到17.81億美元。

其核心技術(shù)是一個叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System,，判斷加強(qiáng)認(rèn)知系統(tǒng)）的人工智能系統(tǒng),。JACS在運(yùn)算中從論文、臨床試驗中提取大量的數(shù)據(jù),，提取推動藥物研發(fā)的知識,，提出新的可被驗證的假設(shè)，加速新藥研發(fā),。

強(qiáng)生把一些尚處于試驗中的小分子化合物轉(zhuǎn)交給了BenevolentAI,，進(jìn)行新藥挖掘開發(fā)。

合作企業(yè)：MSD +Atomwise

合作內(nèi)容：AI用于新藥有效性/安全性預(yù)測

2015年,，默沙東與美國的Atomwise合作,，其開創(chuàng)性的AtomNet技術(shù)平臺能像人類藥物化學(xué)家一般邏輯思考，它每天使用強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法和超級計算機(jī)工具分析數(shù)百萬的潛在療法,，從而加快藥物研發(fā)進(jìn)程,。

主要針對的是新藥的有效性和安全性預(yù)測。

合作企業(yè)：武田 +Numerate

合作內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)算法分析表型數(shù)據(jù)

2017年6月,，加州圣布魯諾的 Numerate 公司與武田藥業(yè)正式簽約,，就使用 Numerate 公司的人工智能技術(shù)，尋找腫瘤學(xué),、胃腸病學(xué)和中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病的小分子藥物展開合作,。

合作企業(yè)：輝瑞 +IBM Watson

合作內(nèi)容：AI用于新型藥物靶點和組合療法

2016年12月，IBM與輝瑞合作,，協(xié)助輝瑞的免疫腫瘤藥物研發(fā),。

IBM的Watson機(jī)器人可以快速分析大量的文本數(shù)據(jù)，使用大量實驗室數(shù)據(jù),、臨床報告,，用來尋找潛在藥物。也備受阿斯利康在內(nèi)的眾多藥企追捧,。

此外,，輝瑞也將VR技術(shù)帶入新藥研發(fā)領(lǐng)域，探索VR技術(shù)在藥物研發(fā)的可能性。

比如,，頭戴式顯示器（HMDs）可供個人使用,，代表產(chǎn)品Oculus Rift和HTV Vive。

合作企業(yè)：羅氏基因泰克 +GNS Healthcare

合作內(nèi)容：貝葉斯概率推測腫瘤學(xué)中的療法功效

羅氏基因泰克與醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)化分析公司GNS Healthcare達(dá)成協(xié)議,，使用 GNS 的 AI 平臺分析已知療法在腫瘤學(xué)中的功效,。

GNS Healthcare能把大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和仿真技術(shù)結(jié)合起來判斷疾病預(yù)后效果,，從而輔助醫(yī)療供應(yīng)商進(jìn)行市場決策,。

不得不說，在新技術(shù)的應(yīng)用上,，跨國藥企已經(jīng)走在了前列,。

而將目光轉(zhuǎn)回國內(nèi)，我們卻發(fā)現(xiàn)國內(nèi)相關(guān)公司并不多,。2017年,，政府已經(jīng)把人工智能納入國家戰(zhàn)略，可見其重視,。

但AI助力生物制藥還是一個相對的新生事物,，藥企仍有很長的路要走。

AI+制藥,，多重障礙有待跨越

我們已經(jīng)看到AI應(yīng)用于制藥領(lǐng)域的初步好處,，但因為生物學(xué)的復(fù)雜性，還沒有直接與AI相關(guān)的產(chǎn)品被批準(zhǔn),，也讓AI在生物醫(yī)學(xué)發(fā)展還有諸多障礙需要跨越,。

①每個企業(yè)對數(shù)據(jù)的定義不同，前數(shù)據(jù)通常保存在孤島中,，并且跨越多個組織,。驅(qū)動數(shù)字化的概念仍然需要整個行業(yè)來配合。

②生物信息學(xué)還沒有完全提高藥物開發(fā)的成功率,，使得許多制藥巨頭對AI還存在一種觀望心理,。

③傳統(tǒng)企業(yè)如何定位數(shù)字化發(fā)展成為未來發(fā)展關(guān)鍵，數(shù)字化年代需要速度和敏捷性,，傳統(tǒng)的企業(yè)需要不斷提高適應(yīng)能力。

此外,，新藥發(fā)現(xiàn)和研發(fā)面臨的挑戰(zhàn)數(shù)不勝數(shù),，AI可以解決的部分有限。

許多人都擔(dān)心,，AI的到來將會取代研發(fā)人員,。事實上，AI只是工具，能提高藥物研發(fā)的效率,，而不能真正替代人腦,。我們也不必過度神話它。

但可以知道的是,，醫(yī)療AI人才“軍備競賽”也已經(jīng)進(jìn)入白熱化階段,。

面對磅礴的AI市場，未來十年甚至二十年全球都會進(jìn)行一場人才爭奪戰(zhàn),。醫(yī)趨勢曾在此前報道過關(guān)于醫(yī)療AI人才的相關(guān)情況,，希望能夠給想要投身于其中的有志之士一些新的靈感。

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