輝瑞、羅氏、GSK等巨頭紛紛「下注」AI公司，製藥2.0時代已來？

醫趨勢說

幾年前，語音控制Siri設定一個5分鐘計時器就是人工智慧。

如今，人工智慧邁入試錯率高的生物醫藥行業，為解開複雜的基因密碼、提高研發效率提供了可能，顛覆傳統的研發治療模式，製藥2.0時代來了！

2018年2月，製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據公司 Flatiron Health 的全部股份。

Flatiron Health，是一家腫瘤大數據業內的領頭羊。主要聚焦於腫瘤臨床數據，目前有近一百萬患者臨床數據。能夠為羅氏乃至整個行業的腫瘤藥物研發提供所需的技術和數據分析能力，幫助其做新葯研究決策，為腫瘤學研發設立全新的標準，加速新葯上市進程。

許多分析人士稱，羅氏此次併購的金額具有前瞻性，體現了包括「Flatiron」大數據公司在內的未來價值。

相比其他行業，生物技術和製藥公司接受數字化、人工智慧要更慢一些，這是由其生物學的複雜程度所決定。

但隨著人工智慧技術的成熟，製藥企業也在加大AI領域的投入，AI正在大步邁入生物學領域。

那AI究竟在製藥行業產生怎樣化學反應呢？

AI如何助力製藥行業

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，提取的數據將進行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，尋找到分子特徵或生物標誌，用於日後藥物療效評估，發現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」。

顛覆傳統藥物研發模式，降低研發成本

傳統藥物試驗模式是「先假設再驗證」；

而AI讓藥物研發模式180度翻轉，研發數據是從病人那裡獲取並生成假設。

要知道，新葯研發是一個耗時耗資都非常龐大的工程，且失敗率高。近年來，葯企研發成本不降反升。根據PhRMA估計，開發一種新葯的平均成本是26億美元，大約耗費10年時間。

▲近40年藥品研發成本對比

其中，有一半的臨床試驗失敗源於候選藥物缺乏有效性，也就是靶標不對。

在某腫瘤新葯研發中，人體攜帶的癌症相關基因約500個，還會產生1000個基因變異，設計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，還會產生誤判和遺漏。

AI的深度學習能通過窮盡腫瘤靶點資料庫找到靶點，運用雲端計算和演算法精準預測，快速篩選活性化合物，虛擬構建藥物分子，縮短研發周期，從而提升研發過程的效率。

根據TechEmergence的研究報告，人工智慧可以將新葯研發的成功率從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製藥行業節省數十億美元，還能幫研發人員省下數千個不必要的工作日，減少了研發的「運氣」成分。

此外，基因測序技術的發展，也讓獲取數據的成本更低，AI則為這些數據插上了「翅膀」。

未來，在AI的助力下，藥品價格也可能隨之降低。

①研發時間縮短，從而加快了藥品上市速度，企業可以獲得更多的專利保護年限。

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

除了應用於新葯研發，AI對創新藥品療法也有很大作用。

提升精準治療

同一疾病在每個病人身上表現都不會完全相同。

精準醫療或個性化醫療的興起，也給製藥企業帶來壓力， 迫使它們放棄「放之四海皆準」的藥物研發治療模式。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，破解各類疾病背後複雜生物網，設計治療干預措施，從而助力適用於特定病人群體的藥物，治療更精準，副作用相對傳統療法要小。

更有趣的設想是，如果結合數字治療和現有小分子藥物，或者可以用一個更加低成本的方式，將專利葯做成同類中最好的藥物。

此外，發現新葯、老葯新用、用大數據幫葯企更好地確定並招募臨床試驗病人，AI在製藥領域大有可為。

AI帶來的諸多價值，也備受各大葯企追捧。

葯企與AI公司布局現狀

AI技術引發了AI創業大潮，新型初創公司如雨後春筍般冒出。傳統葯企涉足新領域，最快捷的方式，就是通過與初創公司合作，探索提高新葯研發效率、節省更多成本的路徑。

就目前來看，不少巨頭已經與AI企業達成合作共識。

合作企業：GSK + Exscientia

合作內容：疾病靶點藥物研發

2017年GSK與指導藥物研發的初創公司Exscientia在藥物研發達成戰略合作，Exscientia 通過AI藥物研發平台為GSK的10個疾病靶點開發創新小分子藥物，並且針對這些靶點藥物發現臨床候選藥物。如果Exscientia 達到所有預訂的里程碑，總計將從GSK獲得3300萬英鎊的資金。

除此之外，Exscientia還與多家製藥公司達成藥物研發合作，比如在2017年5月與賽諾菲達成開發代謝疾病領域創新藥物戰略合作。

合作企業：強生 +BenevolentAI

合作內容：AI用於藥物挖掘

2016年，強生與英國AI技術開發和應用公司BenevolentAI達成新葯研發合作。

BenevolentAI被稱為歐洲最值錢的人工智慧初創公司，2013年-2015年，共進行了四輪融資，總額達到8772萬英鎊（約合1億美元），估值達到17.81億美元。

其核心技術是一個叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System，判斷加強認知系統）的人工智慧系統。JACS在運算中從論文、臨床試驗中提取大量的數據，提取推動藥物研發的知識，提出新的可被驗證的假設，加速新葯研發。

強生把一些尚處於試驗中的小分子化合物轉交給了BenevolentAI，進行新葯挖掘開發。

合作企業：MSD +Atomwise

合作內容：AI用於新葯有效性/安全性預測

2015年，默沙東與美國的Atomwise合作，其開創性的AtomNet技術平台能像人類藥物化學家一般邏輯思考，它每天使用強大的深度學習演算法和超級計算機工具分析數百萬的潛在療法，從而加快藥物研發進程。

主要針對的是新葯的有效性和安全性預測。

合作企業：武田 +Numerate

合作內容：深度學習演算法分析表型數據

2017年6月，加州聖布魯諾的 Numerate 公司與武田葯業正式簽約，就使用 Numerate 公司的人工智慧技術，尋找腫瘤學、胃腸病學和中樞神經系統疾病的小分子藥物展開合作。

合作企業：輝瑞 +IBM Watson

合作內容：AI用於新型藥物靶點和組合療法

2016年12月，IBM與輝瑞合作，協助輝瑞的免疫腫瘤藥物研發。

IBM的Watson機器人可以快速分析大量的文本數據，使用大量實驗室數據、臨床報告，用來尋找潛在藥物。也備受阿斯利康在內的眾多葯企追捧。

此外，輝瑞也將VR技術帶入新葯研發領域，探索VR技術在藥物研發的可能性。

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

合作企業：羅氏基因泰克 +GNS Healthcare

合作內容：貝葉斯概率推測腫瘤學中的療法功效

羅氏基因泰克與醫療行業數據化分析公司GNS Healthcare達成協議，使用 GNS 的 AI 平台分析已知療法在腫瘤學中的功效。

GNS Healthcare能把大數據、機器學習和模擬技術結合起來判斷疾病預後效果，從而輔助醫療供應商進行市場決策。

不得不說，在新技術的應用上，跨國葯企已經走在了前列。

而將目光轉回國內，我們卻發現國內相關公司並不多。2017年，政府已經把人工智慧納入國家戰略，可見其重視。

但AI助力生物製藥還是一個相對的新生事物，葯企仍有很長的路要走。

AI+製藥，多重障礙有待跨越

我們已經看到AI應用於製藥領域的初步好處，但因為生物學的複雜性，還沒有直接與AI相關的產品被批准，也讓AI在生物醫學發展還有諸多障礙需要跨越。

①每個企業對數據的定義不同，前數據通常保存在孤島中，並且跨越多個組織。驅動數字化的概念仍然需要整個行業來配合。

②生物信息學還沒有完全提高藥物開發的成功率，使得許多製藥巨頭對AI還存在一種觀望心理。

③傳統企業如何定位數字化發展成為未來發展關鍵，數字化年代需要速度和敏捷性，傳統的企業需要不斷提高適應能力。

此外，新葯發現和研發麵臨的挑戰數不勝數，AI可以解決的部分有限。

許多人都擔心，AI的到來將會取代研發人員。事實上，AI只是工具，能提高藥物研發的效率，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，醫療AI人才「軍備競賽」也已經進入白熱化階段。

面對磅礴的AI市場，未來十年甚至二十年全球都會進行一場人才爭奪戰。醫趨勢曾在此前報道過關於醫療AI人才的相關情況，希望能夠給想要投身於其中的有志之士一些新的靈感。

更多醫療AI人才內容：全球搶人！頂級醫療AI人才都從哪裡來？

2018 醫趨勢年度獨家內刊

第一批訂購已全部售完

加印1000本火爆搶購中

這是給自己最好的新年禮物

你將從一本書中，讀懂中國醫療的未來！

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！