«AI Pharmaceuticals»: индустрия, созданная новым воображением
2024-08-17
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Репортер China Economic Weekly Сунь Сяомэн
Поскольку технология искусственного интеллекта становится для тысяч отраслей мощным инструментом для создания новых идей и будущих возможностей, биофармацевтическая промышленность также меняется под влиянием ИИ.
В последнее время применение искусственного интеллекта в фармацевтической сфере привлекло широкое внимание. Считается, что «фармацевтика с искусственным интеллектом» может полностью изменить процесс открытия и разработки лекарств и вызвала ажиотаж на рынке капитала. Рынок хорошо восстановился в первой половине 2024 года. В мире было 69 фармацевтических проектов в области искусственного интеллекта с суммой инвестиций в 3,336 миллиарда долларов США, в Китае было 22 фармацевтических финансирования в области искусственного интеллекта с суммой финансирования 1,809 миллиарда юаней;
В настоящее время глобальная фармацевтическая сфера искусственного интеллекта привлекла к участию в этой области таких технологических гигантов, как Google, Microsoft и Amazon. В то же время ведущие фармацевтические компании Pfizer, Johnson & Johnson, AstraZeneca и Merck активно развертывают смежные области исследований и разработок. . На данный момент в Китае существует более 100 фармацевтических компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
Одобрение гигантов, растущий капитал и процветающее предпринимательство… в чем прелесть фармацевтических препаратов с искусственным интеллектом? Где возможности? Задача по геометрии?
«Прошлая и настоящая жизнь» ИИ-фармацевтики
В традиционной фармацевтической сфере существует очень известный «Закон двойной десятки», то есть стоимость НИОКР составляет 1 миллиард долларов США, а цикл НИОКР составляет 10 лет. Последние данные показывают, что средняя глобальная стоимость НИОКР инновационных лекарств составляет примерно 2,6 миллиарда долларов США, а цикл НИОКР составляет 10,5 лет. Хотя фармацевтические компании вкладывают значительные средства, они также сталкиваются с высоким риском того, что новые лекарства могут потерпеть неудачу на этапе клинических испытаний.
Разработка новых лекарств — сложный и трудоемкий процесс, который обычно делится на несколько основных этапов. Этап открытия лекарств включает следующие этапы: во-первых, подтверждение цели, выявление биомолекул или путей, связанных с заболеванием, в качестве потенциальных мишеней для лекарств; во-вторых, высокопроизводительный скрининг с использованием автоматизированной технологии для проверки тысяч и миллионов соединений для поиска лекарств-кандидатов; взаимодействовать с целевыми молекулами; третий — оптимизация ведущих соединений, оптимизация первоначально проверенных соединений для улучшения их активности, селективности и свойств лекарств.
После открытия лекарства следуют доклинические исследования, клинические исследования, одобрение регулирующих органов и постмаркетинговый надзор за новым лекарством. ИИ может участвовать на этапе открытия лекарств, оптимизируя разработку лекарств посредством индуктивного рассуждения и используя вычислительные мощности для ускорения скрининга и оптимизации ведущих соединений. ИИ также может играть роль в постобработке.
В настоящее время инструменты искусственного интеллекта достигли некоторых результатов на этапе разработки лекарств. Например, инструмент AlphaFold от Google DeepMind значительно повышает эффективность открытия лекарств, предсказывая трехмерную структуру белков. Он использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы совершить прорыв в области молекулярной биологии.
Кроме того, такие компании, как Insilico Medicine, также использовали технологию искусственного интеллекта для создания новых молекул лекарств и успешно приступили к клиническим испытаниям. Практика показала, что ИИ действительно имеет потенциал в области скрининга и оптимизации лекарств. Он может значительно сократить процесс открытия лекарств и повысить вероятность успеха скрининга с помощью обучающих моделей.
В настоящее время многие технологические гиганты с оптимизмом смотрят на фармацевтику с использованием искусственного интеллекта. Эти инвестиции не только способствуют технологическому развитию, но и способствуют применению технологий искусственного интеллекта при разработке реальных лекарств. Например, Pfizer и IBM Watson Health совместно работают над изучением применения ИИ в лечении рака.
На фармацевтическом пути ИИ есть три основных типа компаний: технологические гиганты, стартапы и крупные фармацевтические компании. Бизнес компании разделен по производственной цепочке, в основном AI+биотехнологии (использование ИИ для независимой разработки инновационных лекарств), AI+CRO (использование ИИ для доставки клиентам ведущих соединений и доклинических соединений-кандидатов) и AI+SaaS (только предоставление инструментов ИИ). ).
Фармацевтическая индустрия искусственного интеллекта Китая уже изложила свои планы
В январе 2022 года в «14-м пятилетнем плане развития фармацевтической промышленности», совместно выпущенном девятью ведомствами, включая Министерство промышленности и информационных технологий, упоминалось, что необходимо изучить применение искусственного интеллекта, облачных вычислений, больших данных. и другие технологии в области исследований и разработок. Анализ биологических данных и симуляционные расчеты повышают эффективность обнаружения новых целей и новых лекарств.
30 июля муниципальное правительство Шанхая опубликовало «Несколько мнений Главного управления Муниципального народного правительства Шанхая о поддержке инновационного развития всей цепочки биофармацевтической промышленности» (далее «Мнения»). Отмечается, что следует поддерживать технологию искусственного интеллекта, чтобы расширить возможности исследований и разработок лекарств, создать механизм открытого обмена данными когортных исследований, создать высококачественные наборы корпоративных и отраслевых данных, а также улучшить механизм совместного использования ресурсов данных о медицинском страховании и медицинском страховании. .
«Мнения», выпущенные Шанхаем, на этот раз посвящены роли технологий искусственного интеллекта в фундаментальных исследованиях, исследованиях и разработках новых лекарств, медицинских услугах и других аспектах.
Еще в октябре 2021 года в Шанхае был создан «Альянс по исследованию и разработке новых лекарств в области искусственного интеллекта Чжанцзян». Альянс был основан и инициирован Шанхайским институтом материи медики, Китайской академией наук, Шанхайским институтом перспективных исследований Чжэцзянского университета, Medicilon, Insilico Intelligence. , Shanghai Hansen и другие подразделения, в том числе Всего было создано 15 компаний, включая Zhangjiang Group и Jingtai Technology.
13 июня этого года компания Jingtai Technology была зарегистрирована на Гонконгской фондовой бирже. Она считается не только «первой фармацевтической компанией в области искусственного интеллекта в Китае», но и первой технологической компанией, котирующейся по правилам 18C. В 2022 году ее клиентами станут 16 из 20 биотехнологических компаний с самой высокой выручкой в мире.
За последние несколько лет отечественные инвестиции в фармацевтическую отрасль искусственного интеллекта пережили катастрофу. В первой половине этого года отрасль набрала обороты на рынке финансирования. Однако, несмотря на оживленный внешний вид, важно отметить, что китайские фармацевтические компании, занимающиеся искусственным интеллектом, все еще находятся на ранних стадиях развития, а большинство фармацевтических компаний все еще находятся на ранних стадиях выхода на рынок капитала. Кроме того, многие инвесторы занимают выжидательную позицию в отношении фармацевтической области искусственного интеллекта.
Возможности и проблемы ИИ-фармацевтики
Хотя фармацевтика с использованием искусственного интеллекта продемонстрировала большой потенциал, она по-прежнему сталкивается со многими проблемами. Во-первых, это проблема качества и сложности данных. Разработка лекарств требует большого количества высококачественных данных. Нынешнее узкое место в области качества данных ограничивает дальнейшую роль ИИ.
Кроме того, по мере того, как применение фармацевтических препаратов искусственного интеллекта становится все более распространенным, соответствующие нормативные и этические вопросы становятся все более важными. В 2023 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) выпустило руководство по применению ИИ при разработке лекарств, подчеркнув важность контроля рисков и нормативных стандартов.
В то же время, с точки зрения бизнес-моделей и экологии отрасли, хотя недавно появившиеся на рынке технологические компании обладают сильными фондами, крупные фармацевтические компании по-прежнему сильны на этом пути. Многие стартапы также показали хорошие результаты.
Хотя ИИ превосходен в некоторых аспектах, все еще существуют препятствия на пути трансформации технологических достижений. До сих пор ни один новый препарат, полностью разработанный с помощью ИИ, не вышел на рынок успешно. С одной стороны, это связано с тем, что сама технология искусственного интеллекта все еще находится на стадии разработки; с другой стороны, исследования и разработки лекарств, как упоминалось выше, чрезвычайно сложны. Даже если этап открытия лекарств завершен, все еще существует большая неопределенность. последующие шаги.
Можно предвидеть, что благодаря постоянному совершенствованию технологий и постоянным капиталовложениям фармацевтическая отрасль искусственного интеллекта может достичь новых прорывов в будущем, но ей все равно придется столкнуться со многими проблемами, такими как управление данными, адаптация бизнес-модели, регулирование и этика, а также технические ограничения. .
Фармацевтика с использованием искусственного интеллекта может стать «следующим будущим», но впереди долгий путь.
(Эта статья была опубликована в выпуске 15 «Китайского экономического еженедельника», 2024 г.)
