編輯/凱霞
人工智慧 (AI) 處於現代技術的最前沿，並已開始與生物技術領域並駕齊驅。許多生物製藥公司正在使用 AI 來推動創新、改進流程並探索新的商業模式。
主要的藥物發現公司意識到，AI 有可能為他們提供關鍵的商業利益。它可以對海量資料庫進行分析，加速研發，節約成本，促進有效決策。
包括阿斯利康 (AstraZeneca)、輝瑞 (Pfizer) 和強生 (Johnson & Johnson) 在內的大公司在將 AI 與基因組學和工程工具整合到製藥應用領域方面取得了巨大進展，因為這有助於改進目標識別和驗證。
由於新藥上市平均需要 10-15 年時間，其中一半時間用於臨床試驗，因此公司正在使用 AI 模型來幫助加速臨床試驗，並更清晰地感知疾病。還可以更快地確定合適的病例，並支援新的臨床研究設計。
早期和熱切的採用者
作為 AI 的早期採用者，阿斯利康正在使用知識圖譜和影像分析來收集有關疾病的新見解，並比人類病理學家快 30% 識別生物標誌物。
2019 年 9 月，阿斯利康與紐約的 Schrodinger 達成協議，使用該公司的先進計算平臺來幫助加速藥物開發。
與總部位於奧克蘭的 Eko、總部位於波士頓的 BERG 和總部位於紐約的 Renalytix AI 等藥物狩獵 AI 專家的合作，凸顯了阿斯利康對使用 AI 演算法和超級計算機進行藥物發現的興趣。今年 2 月，這家全球領導者與專門從事機器學習的 Mila-Quebec AI Institute 增加了其 AI 合作。
今年 1 月，BenevolentAI 宣佈，阿斯利康從他們 2019 年的合作中選擇了第一個 AI 生成的藥物靶點——一種新型慢性腎病（CKD）靶點。
輝瑞正在透過「輝瑞突破性增長計劃（Pfizer Breakthrough Growth Initiative）」投資 1.2 億美元用於生物技術創新，已有效利用 AI 進行 COVID-19 疫苗試驗並簡化分銷。該公司利用數字技術和 AI 在不到一年的時間內將其疫苗推向市場。
輝瑞還一直在利用 AI 和預測分析來實現藥品開發的現代化、精簡和簡化。
2018 年，輝瑞與 XtalPi 簽署了一項戰略研究合作，以開發一個混合物理和 AI 驅動的軟體平臺，用於對類藥物小分子進行精確的分子建模。XtalPi 開發了使用 AI 來識別和建模最有前途的新藥物化合物的軟體。緊隨其後，2020 年，輝瑞與總部位於羅克維爾的 Insilico Medicine 合作，挖掘藥物靶點的資料。
總部位於波士頓的真實世界資料和人工智慧公司 ConcertAI（前身為 Concerto HealthAI）正在利用製藥行業對該技術的熱情獲利。2019 年，它與輝瑞簽署了一份真實世界的腫瘤學資料合作協議，後來擴大了交易範圍，以研究其他疾病領域。
今年 8 月，ConcertAI 透露，它正在擴大與 Janssen Research & Development （強生）的合作伙伴關係，以在 AI 的幫助下改進研究設計，並使臨床試驗多樣化。
Janssen 還與總部位於劍橋的軟體解決方案提供商 nference 合作，將 AI 應用於新目標和疾病子集的識別和選擇，以幫助治療計劃。Janssen 將利用推理 AI 平臺在 Janssen 研發組織中建立統一的資料科學驅動的連線結構。
但並不是只有這些公司聲稱，AI 可以改變藥物發現，並從科幻小說變成現實。隨著 AI 驅動的解決方案越來越受歡迎，主要生物製藥公司和 AI 驅動的公司之間的合作伙伴關係越來越多。
目標很簡單：將創新科學轉化為改變生命的藥物
最近，肺部健康 AI 公司 Optellum 與強生的肺癌專案合作，以應用其 AI 驅動的臨床決策支援平臺來改變早期肺癌治療。Optellum 軟體於 2021 年 3 月獲得美國食品和藥物管理局 (FDA) 的批准，並已在美國領先醫院的臨床護理中實施 Optellum 的路線圖，從肺癌診斷和治療擴充套件到其他致命的肺部疾病，包括間質性肺疾病 (ILD) 和慢性阻塞性肺疾病 (COPD)。
在今年年初簽署的一項研發協議中，勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）正與谷歌量子人工智慧（Google Quantum AI）合作，利用量子計算來加速和最佳化未來新藥的發現。該公司還與 Insilico Medicine 合作，使用 AI 技術識別潛在的治療目標。
AI 正在引導製藥公司走向快速創新的新時代。像 Exscientia 這樣的基於 AI 的藥物發現公司，在牛津和邁阿密設有辦事處，已經在利用 AI 對化合物進行建模，以創造新藥，從而減少尋找新藥的時間和成本。
Exscientia 執行長 Andrew Hopkins 認為，其公司的專業化流程可以將藥物發現時間從 4.5 年縮短至 12 個月，並將研發成本降低 80%。Hopkins 應該知道。最近，BMS 和 Exscientia 之間價值 12 億美元的合同，選擇了一種 AI 設計的免疫調節候選藥物。Exscientia 將獲得 2000 萬美元用於探索研究。
Exscientia 有一段成功的歷史。由於與 GSK 合作，該公司開發了首個以 AI 為動力的 COPD 治療方法。該藥物已進入人體試驗，並顯示出前景。
Exscientia 還與羅氏、賽諾菲和拜耳等大型製藥公司合作。
AI 引領新藥靶點、個性化醫療
由於 AI 有助於產生洞察力，幾家公司正在利用它拓寬所使用的資料來源，幫助將分子更早地進入疾病狀態。
在阿斯利康網站上發表的一篇論文中，三位高管寫道：
「許多疾病，如肝臟、腎臟和心臟病，都是由炎症等常見機制導致的，但我們嘗試將它們全部視為單獨的實體。過去，我們一直在以一種非常孤立的方式接近科學，只關注一個特定的器官或疾病，而實際上這些情況與共同的生物學相關聯，這阻礙了我們。」
AI 正在幫助分析多個複雜的資料集，以捕獲有關物件或概念（例如基因、藥物、疾病或分子通路）的詳細資訊以及它們之間的關係。它有助於發現新的見解和可能的藥物靶點，以及在探索這個龐大的互連資料空間時重新利用現有藥物的機會。
從識別新目標到招募和設計更好的臨床試驗，AI 正在推動個性化醫療策略，並加快新藥的設計和開發。
在 AI 的幫助下，小分子結合的預測是基於數百萬次實驗親和力測量和數千個蛋白質結構生成的。
位於舊金山的 Atomwise 為禮來、拜耳和 Bridge Biotherapeutics 等合作伙伴協助基於結構的小分子藥物發現。
AtomNet 是一種基於結構的深度卷積神經網路，旨在預測用於藥物發現應用的小分子的生物活性，史丹佛大學的研究人員透過該工具執行 680 萬個小分子，以確定它們是否針對與帕金森病有關的蛋白 Miro1。
美國在藥物發現的 AI 方面處於領先地位
儘管亞太地區已經開始積極增加對外國公司(主要是美國公司)的投資，但就藥物研發公司的人工智慧比例而言，美國仍然穩居領先地位。
在研究公司 DKA Pharma 追蹤的 240 家 2020 年上市的 AI 公司中，美國佔 54.4%，佔據了最大份額，其次是英國，佔 14.2%。加拿大以 6.7% 位列第五。美國擁有全球一半以上的 AI 藥物研發公司。
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