“AI Pharmaceuticals”: una industria creada por una nueva imaginación
2024-08-17
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Sun Xiaomeng, periodista del "Semanal Económico de China"
A medida que la tecnología de inteligencia artificial se convierte en una poderosa herramienta para que miles de industrias creen nuevas imaginaciones y posibilidades futuras, la IA también está cambiando la industria biofarmacéutica.
Recientemente, la aplicación de la inteligencia artificial en el campo farmacéutico ha atraído una atención generalizada. Se cree que los "productos farmacéuticos de IA" tienen el potencial de cambiar por completo el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos y han provocado una locura en el mercado de capitales. El mercado se recuperó bien en la primera mitad de 2024. Hubo 69 financiaciones farmacéuticas de IA a nivel mundial con un monto de inversión de 3.336 millones de dólares; hubo 22 financiaciones farmacéuticas de IA en China con un monto de financiación de 1.809 millones de yuanes;
Actualmente, el campo farmacéutico global de la IA ha atraído a gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y Amazon para ingresar al campo. Al mismo tiempo, las principales compañías farmacéuticas Pfizer, Johnson & Johnson, AstraZeneca y Merck están implementando activamente campos de investigación y desarrollo relacionados. . Actualmente, hay más de 100 empresas farmacéuticas de IA en China.
Favorecidos por gigantes, capital en ascenso y emprendimiento en auge... ¿cuál es el encanto de los productos farmacéuticos de IA? ¿Dónde están las oportunidades? ¿Desafío de geometría?
La "vida pasada y presente" de los productos farmacéuticos de IA
Existe una "Ley Doble Diez" muy famosa en el campo farmacéutico tradicional, es decir, el costo de I + D es de mil millones de dólares y el ciclo de I + D es de 10 años. Los datos más recientes muestran que el costo promedio mundial de I+D de medicamentos innovadores es de aproximadamente 2.600 millones de dólares, con un ciclo de I+D de 10,5 años. Si bien las compañías farmacéuticas invierten mucho, también enfrentan el alto riesgo de que nuevos medicamentos fracasen en la fase de ensayo clínico.
El desarrollo de nuevos fármacos es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo y que generalmente se divide en varias etapas principales. La etapa de descubrimiento de fármacos incluye los siguientes pasos: en primer lugar, la confirmación del objetivo, identificando biomoléculas o vías relacionadas con la enfermedad como posibles objetivos farmacológicos; en segundo lugar, la detección de alto rendimiento, utilizando tecnología automatizada para detectar entre miles y millones de compuestos para encontrar fármacos candidatos que puedan ser utilizados; interactuar con las moléculas objetivo; el tercero es la optimización del compuesto principal, optimizando los compuestos inicialmente seleccionados para mejorar su actividad, selectividad y propiedades farmacológicas.
Después del descubrimiento de un fármaco, viene la investigación preclínica, los estudios clínicos, la aprobación regulatoria y la vigilancia poscomercialización del nuevo fármaco. La IA puede participar en la etapa de descubrimiento de fármacos, optimizando el desarrollo de fármacos mediante razonamiento inductivo y utilizando la potencia informática para acelerar la detección y optimización de compuestos líderes. La IA también puede desempeñar un papel en el posprocesamiento.
Actualmente, las herramientas de IA han logrado algunos resultados en la etapa de descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, la herramienta AlphaFold de DeepMind de Google mejora significativamente la eficiencia del descubrimiento de fármacos al predecir la estructura tridimensional de las proteínas. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para lograr avances en el campo de la biología molecular.
Además, empresas como Insilico Medicine también han utilizado la tecnología de inteligencia artificial para generar nuevas moléculas de fármacos y han participado con éxito en ensayos clínicos. La práctica ha demostrado que la IA tiene potencial en la detección y optimización de fármacos. Puede acortar en gran medida el proceso de descubrimiento de fármacos y mejorar la tasa de éxito de la detección mediante modelos de capacitación.
Actualmente, muchos gigantes de la tecnología son optimistas sobre el campo de los productos farmacéuticos de IA. Estas inversiones no solo promueven el desarrollo tecnológico, sino que también promueven la aplicación de la tecnología de IA en el desarrollo de medicamentos reales. Por ejemplo, Pfizer e IBM Watson Health están trabajando juntos para explorar la aplicación de la IA en el tratamiento del cáncer.
Hay tres tipos principales de empresas en el sector farmacéutico de la IA: gigantes tecnológicos, empresas emergentes y grandes empresas farmacéuticas. El negocio de la empresa se divide por cadena industrial, principalmente IA+biotecnología (utilizando IA para desarrollar medicamentos innovadores de forma independiente), AI+CRO (utilizando IA para entregar compuestos líderes y compuestos candidatos preclínicos a los clientes) y AI+SaaS (que solo proporciona herramientas de IA). ).
La industria farmacéutica de IA de China ya ha presentado sus planes
En enero de 2022, el "Decimocuarto Plan Quinquenal para el Desarrollo de la Industria Farmacéutica", emitido conjuntamente por nueve departamentos, incluido el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, mencionó que es necesario explorar la aplicación de la inteligencia artificial, la computación en la nube y los grandes datos. y otras tecnologías en el campo de la investigación y el desarrollo. El análisis de extracción de datos biológicos y los cálculos de simulación mejoran la eficiencia del descubrimiento de nuevos objetivos y nuevos fármacos.
El 30 de julio, el Gobierno Municipal de Shanghai emitió "Varias Opiniones de la Oficina General del Gobierno Popular Municipal de Shanghai sobre el apoyo al desarrollo innovador de toda la cadena de la industria biofarmacéutica" (en adelante, las "Opiniones"). Se menciona que se debe apoyar la tecnología de inteligencia artificial para potenciar la investigación y el desarrollo de medicamentos, establecer un mecanismo abierto para compartir datos de investigación de cohortes, crear corpus y conjuntos de datos industriales de alta calidad y mejorar el mecanismo de utilización cooperativa de los recursos de datos médicos y de seguros médicos. .
Las "Opiniones" emitidas esta vez por Shanghai se centran en el papel de la tecnología de inteligencia artificial en la investigación básica, la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos, los servicios médicos y otros aspectos.
Shanghai estableció la "Alianza de Investigación y Desarrollo de Nuevos Fármacos de IA de Zhangjiang" en octubre de 2021. La alianza fue fundada e iniciada por el Instituto de Materia Médica de Shanghai, la Academia de Ciencias de China, el Instituto de Estudios Avanzados de la Universidad de Zhejiang de Shanghai, Medicilon, Insilico Intelligence. , Shanghai Hansen y otras unidades, incluidas Se establecieron conjuntamente un total de 15 empresas, incluidas Zhangjiang Group y Jingtai Technology.
El 13 de junio de este año, Jingtai Technology cotizó en la Bolsa de Valores de Hong Kong. No solo se considera la "primera acción farmacéutica de IA en China", sino también la primera empresa de tecnología dura que cotiza bajo las reglas del 18C. En 2022, 16 de las 20 empresas biotecnológicas con mayores ingresos del mundo serán sus clientes.
En los últimos años, la inversión farmacéutica nacional en IA ha experimentado una montaña rusa. En el primer semestre de este año, la industria ganó impulso en el mercado financiero. Sin embargo, detrás de la apariencia animada, es importante señalar que las compañías farmacéuticas chinas de IA todavía se encuentran en las primeras etapas de desarrollo, y la mayoría de las compañías farmacéuticas todavía se encuentran en las primeras rondas del mercado de capitales. Además, muchos inversores tienen una mentalidad de esperar y ver qué pasa con el campo farmacéutico de la IA.
Oportunidades y desafíos de los productos farmacéuticos con IA
Aunque los productos farmacéuticos de IA han demostrado un gran potencial, todavía enfrentan muchos desafíos. El primero es la cuestión de la calidad y la complejidad de los datos. El desarrollo de fármacos requiere una gran cantidad de datos de alta calidad. El actual cuello de botella en la calidad de los datos limita el papel futuro de la IA.
Además, a medida que la aplicación de productos farmacéuticos de IA se generaliza cada vez más, las cuestiones regulatorias y éticas relevantes se vuelven cada vez más importantes. En 2023, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) publicó una guía sobre la aplicación de la IA en el descubrimiento de fármacos, enfatizando la importancia del control de riesgos y los estándares regulatorios.
Al mismo tiempo, en términos de modelos de negocio y ecología industrial, aunque las empresas de tecnología recién incorporadas tienen fondos sólidos, las grandes empresas farmacéuticas siguen siendo fuertes en este camino. Muchas empresas emergentes también han obtenido buenos resultados.
Aunque la IA es excelente en algunos aspectos, todavía existen obstáculos para la transformación de los logros tecnológicos. Hasta ahora, ningún fármaco nuevo desarrollado íntegramente mediante IA ha entrado con éxito en el mercado. Por un lado, esto se debe a que la propia tecnología de IA aún se encuentra en la etapa de desarrollo; por otro, la investigación y el desarrollo de fármacos, como se mencionó anteriormente, son extremadamente complejos. Incluso si se completa la etapa de descubrimiento de fármacos, todavía existe una gran incertidumbre en el futuro. pasos posteriores.
Es previsible que con el avance continuo de la tecnología y la inversión de capital continua, los productos farmacéuticos de IA puedan lograr más avances en el futuro, pero aún tendrán que enfrentar muchos desafíos, como la gestión de datos, la adaptación del modelo de negocio, las regulaciones y la ética, y las limitaciones técnicas. .
Los productos farmacéuticos de IA pueden ser el “próximo futuro”, pero queda un largo camino por recorrer.
(Este artículo fue publicado en el número 15 de "China Economic Weekly", 2024)
