美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）日前發(fā)布通知，將逐漸取消單克隆抗體等藥物申請(qǐng)中的動(dòng)物試驗(yàn)要求，轉(zhuǎn)而用人工智能（AI）預(yù)測(cè)模型、類器官及器官芯片等更高效、更貼近人體反應(yīng)的“新興替代方法”。
面對(duì)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)即將告別歷史舞臺(tái)，中國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)備好了嗎？相關(guān)科學(xué)研究的進(jìn)展和儲(chǔ)備情況如何？在近日召開(kāi)的“FDA新政下，如何用AI提升非臨床研究的效率”研討會(huì)上，與會(huì)專家表示，我國(guó)新藥研發(fā)領(lǐng)域早已開(kāi)始借AI發(fā)力。
提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率
“AI不僅能夠設(shè)計(jì)分子藥物，還能夠預(yù)測(cè)分子藥物進(jìn)入臨床的概率及上市可能性。”北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院特聘研究員裴劍鋒告訴科技日?qǐng)?bào)記者。
“我們持續(xù)關(guān)注新藥研發(fā)成功率這一關(guān)鍵問(wèn)題。”裴劍鋒說(shuō)，新藥研發(fā)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，且90%新藥會(huì)在臨床試驗(yàn)階段宣告失敗。他們團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)AI技術(shù)，用以預(yù)測(cè)新藥研發(fā)長(zhǎng)鏈上各環(huán)節(jié)成功率，以指導(dǎo)研發(fā)人員在“迷宮”中選對(duì)路。
中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院藥物臨床試驗(yàn)中心研究員王書航介紹，國(guó)家癌癥中心已設(shè)立專門機(jī)構(gòu)，匯集罕見(jiàn)病、腫瘤新靶點(diǎn)、多組學(xué)等研究數(shù)據(jù)，并持續(xù)與AI企業(yè)、高校團(tuán)隊(duì)等合作，開(kāi)展AI指引下的臨床研究，助力更多原創(chuàng)藥落地。
通過(guò)靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新藥物是當(dāng)前新藥創(chuàng)制的主要方向之一。如明星靶點(diǎn)PD-1（程序性死亡受體1），已成為腫瘤治療藥物研發(fā)的“燈塔”。“并不是所有的潛在靶點(diǎn)都適合開(kāi)發(fā)藥物。如果AI能在立項(xiàng)時(shí)預(yù)測(cè)不同靶點(diǎn)的開(kāi)發(fā)價(jià)值，研發(fā)者就不會(huì)等到進(jìn)入臨床三期才發(fā)現(xiàn)藥物并沒(méi)有藥效，從而付出巨大的試錯(cuò)成本。”裴劍鋒介紹，近年來(lái)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出的AI技術(shù)，能給出多靶標(biāo)的最優(yōu)藥物設(shè)計(jì)方案，助力設(shè)計(jì)出成藥性更高的小分子藥物。
中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員趙屹介紹，他們團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的“深度生成模型PRnet”，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)藥物擾動(dòng)下基因轉(zhuǎn)錄組動(dòng)態(tài)響應(yīng)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，在多個(gè)疾病模型驗(yàn)證中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)87%。
增強(qiáng)原創(chuàng)能力
“臨床試驗(yàn)在新藥研發(fā)中的時(shí)間和費(fèi)用占比已超70%，卻很難給臨床階段的‘決策’提供準(zhǔn)確指導(dǎo)。”山東大學(xué)藥學(xué)院臨床藥學(xué)系主任趙維教授認(rèn)為，傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)不僅周期長(zhǎng)、效率低，最大的問(wèn)題是準(zhǔn)確度較低、療效預(yù)測(cè)可靠性不足。例如安全性評(píng)估方面，漏報(bào)率至少達(dá)到15%。
FDA專員在相關(guān)通知中也談到，替代方法能夠降低研發(fā)成本和藥品價(jià)格，更快地為患者提供更安全的治療方案。
以安全性評(píng)估中的關(guān)鍵指標(biāo)“藥物清除”為例，傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)有效率最高65.8%。“我們基于35個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和大學(xué)的研究數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將預(yù)測(cè)有效率提升到94.1%。”趙維說(shuō)，在阿莫西林、頭孢他啶等抗感染藥物用于新生兒時(shí)，團(tuán)隊(duì)用模型預(yù)測(cè)劑量，臨床準(zhǔn)確率達(dá)到80%。
我國(guó)原創(chuàng)藥物研發(fā)能力正在增強(qiáng)，但臨床前研究有效數(shù)據(jù)少、安全性劑量爬坡難等成為原創(chuàng)藥研發(fā)的“隱憂”。“AI等新方法能夠?qū)Πò踩珓┝吭趦?nèi)的很多參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估，這大大提升了原創(chuàng)藥的研發(fā)能力。”趙維說(shuō)。
除了整體提升新藥研發(fā)能力，AI還能發(fā)現(xiàn)老藥的新功能或者“挽救”失敗藥品。“老藥被發(fā)現(xiàn)時(shí)聚焦一個(gè)靶點(diǎn)，但它作用于人體網(wǎng)絡(luò)，能通過(guò)作用于其他靶點(diǎn)展現(xiàn)新療效，而且老藥安全性更好。”華東理工大學(xué)藥學(xué)院教授唐赟表示，在算法加持下，我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)持續(xù)挖掘藥物、疾病、靶點(diǎn)的新關(guān)聯(lián)，不斷豐富的中國(guó)實(shí)踐正在為盤活現(xiàn)有藥物資源提供有效的創(chuàng)新路徑。
美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）日前發(fā)布通知，將逐漸取消單克隆抗體等藥物申請(qǐng)中的動(dòng)物試驗(yàn)要求，轉(zhuǎn)而用人工智能（AI）預(yù)測(cè)模型、類器官及器官芯片等更高效、更貼近人體反應(yīng)的“新興替代方法”。
面對(duì)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)即將告別歷史舞臺(tái)，中國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)備好了嗎？相關(guān)科學(xué)研究的進(jìn)展和儲(chǔ)備情況如何？在近日召開(kāi)的“FDA新政下，如何用AI提升非臨床研究的效率”研討會(huì)上，與會(huì)專家表示，我國(guó)新藥研發(fā)領(lǐng)域早已開(kāi)始借AI發(fā)力。
提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率
“AI不僅能夠設(shè)計(jì)分子藥物，還能夠預(yù)測(cè)分子藥物進(jìn)入臨床的概率及上市可能性。”北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院特聘研究員裴劍鋒告訴科技日?qǐng)?bào)記者。
“我們持續(xù)關(guān)注新藥研發(fā)成功率這一關(guān)鍵問(wèn)題。”裴劍鋒說(shuō)，新藥研發(fā)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，且90%新藥會(huì)在臨床試驗(yàn)階段宣告失敗。他們團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)AI技術(shù)，用以預(yù)測(cè)新藥研發(fā)長(zhǎng)鏈上各環(huán)節(jié)成功率，以指導(dǎo)研發(fā)人員在“迷宮”中選對(duì)路。
中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院藥物臨床試驗(yàn)中心研究員王書航介紹，國(guó)家癌癥中心已設(shè)立專門機(jī)構(gòu)，匯集罕見(jiàn)病、腫瘤新靶點(diǎn)、多組學(xué)等研究數(shù)據(jù)，并持續(xù)與AI企業(yè)、高校團(tuán)隊(duì)等合作，開(kāi)展AI指引下的臨床研究，助力更多原創(chuàng)藥落地。
通過(guò)靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新藥物是當(dāng)前新藥創(chuàng)制的主要方向之一。如明星靶點(diǎn)PD-1（程序性死亡受體1），已成為腫瘤治療藥物研發(fā)的“燈塔”。“并不是所有的潛在靶點(diǎn)都適合開(kāi)發(fā)藥物。如果AI能在立項(xiàng)時(shí)預(yù)測(cè)不同靶點(diǎn)的開(kāi)發(fā)價(jià)值，研發(fā)者就不會(huì)等到進(jìn)入臨床三期才發(fā)現(xiàn)藥物并沒(méi)有藥效，從而付出巨大的試錯(cuò)成本。”裴劍鋒介紹，近年來(lái)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出的AI技術(shù)，能給出多靶標(biāo)的最優(yōu)藥物設(shè)計(jì)方案，助力設(shè)計(jì)出成藥性更高的小分子藥物。
中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員趙屹介紹，他們團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的“深度生成模型PRnet”，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)藥物擾動(dòng)下基因轉(zhuǎn)錄組動(dòng)態(tài)響應(yīng)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，在多個(gè)疾病模型驗(yàn)證中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)87%。
增強(qiáng)原創(chuàng)能力
“臨床試驗(yàn)在新藥研發(fā)中的時(shí)間和費(fèi)用占比已超70%，卻很難給臨床階段的‘決策’提供準(zhǔn)確指導(dǎo)。”山東大學(xué)藥學(xué)院臨床藥學(xué)系主任趙維教授認(rèn)為，傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)不僅周期長(zhǎng)、效率低，最大的問(wèn)題是準(zhǔn)確度較低、療效預(yù)測(cè)可靠性不足。例如安全性評(píng)估方面，漏報(bào)率至少達(dá)到15%。
FDA專員在相關(guān)通知中也談到，替代方法能夠降低研發(fā)成本和藥品價(jià)格，更快地為患者提供更安全的治療方案。
以安全性評(píng)估中的關(guān)鍵指標(biāo)“藥物清除”為例，傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)有效率最高65.8%。“我們基于35個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和大學(xué)的研究數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將預(yù)測(cè)有效率提升到94.1%。”趙維說(shuō)，在阿莫西林、頭孢他啶等抗感染藥物用于新生兒時(shí)，團(tuán)隊(duì)用模型預(yù)測(cè)劑量，臨床準(zhǔn)確率達(dá)到80%。
我國(guó)原創(chuàng)藥物研發(fā)能力正在增強(qiáng)，但臨床前研究有效數(shù)據(jù)少、安全性劑量爬坡難等成為原創(chuàng)藥研發(fā)的“隱憂”。“AI等新方法能夠?qū)Πò踩珓┝吭趦?nèi)的很多參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估，這大大提升了原創(chuàng)藥的研發(fā)能力。”趙維說(shuō)。
除了整體提升新藥研發(fā)能力，AI還能發(fā)現(xiàn)老藥的新功能或者“挽救”失敗藥品。“老藥被發(fā)現(xiàn)時(shí)聚焦一個(gè)靶點(diǎn)，但它作用于人體網(wǎng)絡(luò)，能通過(guò)作用于其他靶點(diǎn)展現(xiàn)新療效，而且老藥安全性更好。”華東理工大學(xué)藥學(xué)院教授唐赟表示，在算法加持下，我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)持續(xù)挖掘藥物、疾病、靶點(diǎn)的新關(guān)聯(lián)，不斷豐富的中國(guó)實(shí)踐正在為盤活現(xiàn)有藥物資源提供有效的創(chuàng)新路徑。
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