輝瑞、BMS、阿斯利康等大型醫藥公司,如何使用AI加速藥物研發?

藥明康德AI發表於2019-05-17

近日,阿斯利康(AstraZeneca)宣佈與英國公司BenevolentAI達成一項長期合作協議。BenevolentAI致力於將計算醫學與先進人工智慧技術相結合。這兩家公司將利用人工智慧機器學習來發現和開發治療慢性腎病和特發性肺纖維化的新藥

阿斯利康公司執行副總裁兼生物製藥研發總裁Mene Pangalo博士表示:“科研人員獲得的大量資料正以指數級增長。透過結合阿斯利康公司在疾病領域的專業知識和大型、多樣化的資料集,以BenevolentAI公司在人工智慧機器學習方面的領先能力,我們可以釋放這些豐富資料的潛力,以提高我們對複雜疾病生物學的理解,並確定可以治療衰弱性疾病的新目標。”

輝瑞、BMS、阿斯利康等大型醫藥公司,如何使用AI加速藥物研發?圖片來源:123RFBenevolentAI成立於2013年。自成立以來,它已經籌集了2.02億美元的資金,並在英國劍橋設有研究機構。早些時候,該公司在2016年與強生旗下的楊森製藥公司簽訂了一項獨家授權協議,為幾種臨床階段的候選藥物提供服務。

這筆交易僅僅是最近宣佈加入生物醫藥行業的人工智慧大事件之一。4月初,在 Concerto HealthAI與百時美施貴寶(BMS)簽訂協議僅僅幾周後,該公司就與輝瑞(Pfizer)公司簽訂了類似的協議。協議共同點是Concerto側重於腫瘤學特定的真實世界資料(RWD)和用於真實世界證據(RWE)生成的高階AI,這是生物醫藥公司越來越感興趣的領域。

Concerto HealthAI將與輝瑞公司合作,使用Concerto的eurekaHealth平臺、人工智慧(AI)模型和真實世界臨床電子醫療記錄(EMR)等。他們將使用參與美國臨床腫瘤學會CancerLinQ倡議的臨床醫療實踐的資料和其他美國各地區的資料。

Concerto公司擁有獨家授權,可以利用CancerLinQ的資料,這也許可以解釋為什麼大型醫藥公司如此渴望與Concerto公司合作。但是,Concerto的資料訪問並不僅限於CancerLinQ,還可以訪問許多其他現實世界的資料來源。

2019年3月,Oxford BioMedica宣佈與微軟研究院簽訂了為期兩年的研發合作協議。目標是利用人工智慧(AI)和機器學習提高下一代基因治療載體(典型的載體是病毒)的產量和質量

Oxford Biomedica將專注於其向量開發和大規模生產方面的專業技術。微軟團隊將使用人工智慧機器學習技術來提高產量和提高Oxford Biomedica慢病毒載體的純度,同時降低成本。

微軟團隊將使用Azure智慧雲平臺來分析Oxford Biomedical建立的大型資料集,並在計算機模型和新演算法方面進行開發,以推進細胞和基因傳輸技術。

該合作關係將為期兩年,任何一方均可延長合作關係。

2018年,CancerLinQ與Concerto HealthAI和Tempus合作,加快與FDA的藥物評估和研究中心(CDER)的聯合研究工作,以瞭解真實世界中免疫檢查點抑制劑的使用、耐受性和有效性情況。Concerto HealthAI和Tempus開始分析CancerLinQ提交給FDA的一組未被識別的資料,這些資料代表了10000多名接受檢查點抑制劑治療的患者,包括經批准的和未批准的適應症。

當時,CancerLinQ的執行長Cory Wiegert表示:“這些型別的研究工作需要跨越整個癌症社群,因為單個組織不能單獨完成它們。我們很高興Concerto HealthAI和Tempus將他們的技術能力和分析專業知識用於支援FDA在臨床試驗之外對這些療法進行評估的重要工作。”

谷歌也對人工智慧和醫療保健的應用非常感興趣。

機器學習人工智慧的基礎技術適用於各種任務,”谷歌的神經科學家Greg Corrado博士表示:“不管這些是你日常生活中的任務,比如問路或整理電子郵件,還是醫生、護士、臨床醫生和病人每天面臨的任務。”

其他公司也專注於人工智慧、醫療保健或藥物研發。Recursion Pharmaceuticals公司總部位於猶他州鹽湖城,是一家集人工智慧、實驗生物學和自動化於一體的臨床階段生物技術公司,主要從事藥物的大規模發現和研發。

一月份,Recursion宣佈它與武田製藥(Takeda Pharmaceutical)在識別罕見疾病的新型臨床前候選方面的合作進展。在18個月的時間裡,這一夥伴關係帶來了對武田製藥60多種臨床前和臨床化合物的獨特適應症的評估,並在六種以上的疾病中發現了新的候選治療藥物。

位於舊金山的Atomwise公司使用基於卷積神經網路人工智慧技術來尋找藥物卷積神經網路與面部識別和自動駕駛汽車中使用的技術相同。就在前不久,Atomwise宣佈與DNDi開展合作,開發first-in-class美洲錐蟲病治療方案。這項研究已經提供了一些非常有前景的候選化合物。

參考資料:

[1] Artificial Intelligence is Ramping up in Drug Development. Retrieved May 16, 2019, from https://www.biospace.com/article/artificial-intelligence-is-ramping-up-in-drug-development-/

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