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本報（chinatimes.net.cn）記者郭怡琳 于娜 北京報道

近年來，AI+醫(yī)療的應(yīng)用場景不斷延伸。在傳統(tǒng)制藥行業(yè)，AI逐漸應(yīng)用于藥物靶點發(fā)現(xiàn)、虛擬篩選、化合物/生物結(jié)構(gòu)合成、理化性質(zhì)預(yù)測等多個流程。

從AI首次應(yīng)用于制藥到現(xiàn)在已經(jīng)過去六年了，但AI制藥領(lǐng)域卻沒有一款藥物上市。而AI制藥領(lǐng)域的獨角獸不斷登陸美股，一級市場融資額突破歷史新高。

與此同時，質(zhì)疑聲不斷。AI制藥賽道，究竟是未來制藥產(chǎn)業(yè)的新風(fēng)口，還是技術(shù)偽裝下的泡沫？

“生命健康領(lǐng)域的技術(shù)大都需要較長周期的開發(fā)和驗證。尤其制藥更是個漫長的過程，通常需要10年以上的時間?！鄙虾Ｌ烊乐悄芸萍加邢薰綜EO薛貴榮接受《華夏時報》記者采訪表示，“從長期來看，我們非常期待第一、二批AI參與研發(fā)的藥物獲批上市。對于AI技術(shù)在藥物研發(fā)應(yīng)用中取得階段性成果，以及終點驗證都需要更多的時間和耐心。”

自2021年，AlphaFold2突破基礎(chǔ)學(xué)科傳統(tǒng)創(chuàng)新模式，由此開啟AI+合成生物學(xué)的制藥浪潮。與此同時，人工智能企業(yè)天壤入局AI制藥領(lǐng)域。以蛋白設(shè)計解碼生命科學(xué)技術(shù)，由底層改變藥物研發(fā)方式。

近年來，我國已經(jīng)進入合成生物學(xué)競爭快車道。

今年5月10日，國家發(fā)改委印發(fā)《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，合成生物學(xué)再迎利好?！兑?guī)劃》提出，“十四五”時期，我國生物技術(shù)和生物產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，生物經(jīng)濟成為推動高質(zhì)量發(fā)展的強勁動力。

AI技術(shù)之蝶向結(jié)構(gòu)生物學(xué)飛來，能否為AI介入的生物藥研發(fā)帶來破局？

被資本追捧的AI制藥

AI延伸到醫(yī)療領(lǐng)域要追溯到16年前。2006年，IBM公司開發(fā)出Watson系統(tǒng)，AI+醫(yī)療自此公開進入大眾視野。據(jù)悉，通過學(xué)習(xí)文獻，Watson可以幫助醫(yī)生提供循證治療方案選擇。

不過，記者注意到，國外的AI制藥公司大多成立于2014年。

2016年12月，AI+首次被公開應(yīng)用于制藥領(lǐng)域。彼時，輝瑞宣布與IBM合作，利用Waston協(xié)助發(fā)現(xiàn)癌癥免疫療法的藥物。

2020年底至2021年，國外以AI主導(dǎo)的合成生物學(xué)領(lǐng)域不斷傳來好消息，AbCellera、Neoleukin等獨角獸相繼上市，一級市場再次受到了激勵，融資額不斷突破歷史新高。

“AI+制藥”成為2021年最受資本歡迎的賽道之一。根據(jù)動脈橙報告，全球融資77起，金額合計45.6億美元（約合人民幣307億），其中中國市場融資12.4億美元。約53%的A輪公司進入B輪，38%的B輪公司順利進入C輪，46%的C輪公司進入到了D輪。

另一組來自中銀證券的數(shù)據(jù)顯示，2021年全球AI制藥領(lǐng)域融資比2020年增長高達152%。

即便到了2022年，這股勢頭也沒有出現(xiàn)減弱的信號。

中銀證券研報顯示，2022年一季度，AI制藥領(lǐng)域融資事件達到42起，融資金額累計超24億美元。其中，中國13起，美國21起，歐洲等其他國家共8起。投融資活動仍主要發(fā)生在中美兩國，占總?cè)谫Y事件的80%。

SynbioBeta預(yù)測，2022年將是合成生物學(xué)有史以來最好的投資年，全年的融資總額將會是過去三年的總和。

沒有一款A(yù)I藥物上市

在AI制藥領(lǐng)域，企業(yè)以不同商業(yè)模式劃分。一種是提供軟件平臺服務(wù)為主的SaaS供應(yīng)商，其中以薛定諤為代表；另一種是提供藥物研發(fā)所需的AI-CRO服務(wù)推進管線開發(fā)；再有則是提供內(nèi)部研發(fā)管線的服務(wù)商。

而在前兩種模式中，AI技術(shù)并未真正打破傳統(tǒng)制藥的研發(fā)體系。天壤X-lab負責(zé)人苗洪江博士表示，“從研發(fā)流程來看，AI優(yōu)化的部分還不到40%，更準確地來說，AIDD（AI輔助藥物研發(fā)）是用AI技術(shù)來加速藥物篩選。”

“這意味著藥物研發(fā)的臨床試驗成本，沒有被AI技術(shù)優(yōu)化。然而不論是傳統(tǒng)研發(fā)還是AI介入，我們需要在前期研發(fā)中做到更嚴謹、更全面來提高臨床實驗的成功率?！泵绾榻Q。

相較于傳統(tǒng)開發(fā)方式，AI參與研發(fā)的候選藥物目前已有處于臨床期、甚至臨床二期的結(jié)果。在苗洪江看來，數(shù)據(jù)和算法是需要時間沉淀的，這對于藥物研發(fā)速度來說，已經(jīng)是非?？炝恕?/p>

薛貴榮則認為，“AI主導(dǎo)設(shè)計的研發(fā)方式其優(yōu)勢在于其成功經(jīng)驗具有很高的可復(fù)制性，這在藥物研發(fā)這樣一個不確定性極高而成功率極低（美國FDA臨床三期通過率不足8%）的領(lǐng)域是有希望帶來革命性突破的。所以，如果以三期臨床或藥物上市來衡量成功的話，AI技術(shù)需要更多的時間來達到這個節(jié)點甚至是可以說AI制藥落地的爆發(fā)期?！?/p>

但現(xiàn)實是，目前全球范圍由AI研發(fā)的藥物沒有任何一種成功上市，甚至連公開進入三期臨床的都沒有，更不用說有哪家公司能在這個賽道上實現(xiàn)真正盈利。

而這一賽道上的13家美股上市企業(yè)，無一例外股價瘋狂跳水，跌幅最大的超過80%，最小的也超過30%。

“創(chuàng)新藥研發(fā)是一項極其復(fù)雜和困難的系統(tǒng)工程。即使我們不計算最早期的疾病原理研究，從靶點發(fā)現(xiàn)到最終藥物通過臨床實驗驗證，再到被送至患者手中，都需要經(jīng)過漫長而嚴謹?shù)拈_發(fā)和檢驗周期。通常需要10年以上的時間，包含3-5年的臨床前開發(fā)和6-7年的臨床實驗?！泵绾榻Q。

AI制藥的突破口

自AI+合成生物學(xué)組合形成以來，AI介入藥物研發(fā)賽道掀起了一波新浪潮。由AI主導(dǎo)的蛋白質(zhì)設(shè)計則異軍突起。此外還有代謝工程和基因組工程等諸多細分領(lǐng)域等。

與常見的AIDD模式不同，天壤選擇從更底層的技術(shù)突破，希望從根本上改變藥物研發(fā)方式。其以蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)入手，覆蓋預(yù)測、設(shè)計等多個環(huán)節(jié)，從而為AI算法提供數(shù)據(jù)和驗證的自動化濕實驗平臺。

記者了解到，傳統(tǒng)的刺突蛋白結(jié)合劑開發(fā)常采取制備抗體或改造天然ACE2的辦法，然而此類方法不僅實驗步驟繁雜、耗時長、效率低，終端產(chǎn)物更受到分子量大、成本高等問題的限制，很難廣泛應(yīng)用。因此國外也探索出了成本更低、技術(shù)更具挑戰(zhàn)的設(shè)計蛋白的方式。在這場有關(guān)生命科學(xué)的技術(shù)革命中，天壤不希望中國的生物制藥企業(yè)掉隊。

在此背景下，天壤自主研發(fā)了速度、準確度可媲美AlphaFold2的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測平臺TRFold，及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)計平臺TRDesign。以AI技術(shù)為驅(qū)動，突破蛋白質(zhì)設(shè)計方法計算復(fù)雜粗糙，且需要主側(cè)鏈反復(fù)迭代更新的難題。將蛋白質(zhì)折疊中學(xué)到的序列-結(jié)構(gòu)-功能關(guān)聯(lián)反向映射，根據(jù)目標功能快速生成氨基酸序列，實現(xiàn)更加高效、成功率更高的蛋白質(zhì)設(shè)計，使“規(guī)?；镏圃臁钡哪繕顺蔀榭赡?。

據(jù)悉，TRDesign平臺以AI為主導(dǎo)，從頭設(shè)計了新冠刺突蛋白結(jié)合劑，可以阻止刺突蛋白和人體ACE2蛋白結(jié)合。該平臺端到端從頭進行蛋白質(zhì)設(shè)計、檢測并進行穩(wěn)定性、親和力優(yōu)化的蛋白質(zhì)設(shè)計平臺。

苗洪江解釋，“這意味著TRDesign可以更加自由機動地設(shè)計蛋白質(zhì)，不再受已知天然蛋白質(zhì)的功能區(qū)域限制。從而使科學(xué)家們研發(fā)藥物時，不再依賴傳統(tǒng)的被動尋找發(fā)現(xiàn)思路，而是可以主動設(shè)計出治療性蛋白質(zhì)。以前無藥可用的疾病，未來會因設(shè)計出有效的蛋白質(zhì)候選藥物得以醫(yī)治?；诖?，我們在不斷探索延伸應(yīng)用場景?！?/p>

責(zé)任編輯：孫夢圓 主編：陳巖鵬