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大健康
作者:天府健谈组委会
2021-10-15 19:37
[亿欧导读]

目前主要在药物早期研发阶段实现“单点突破”,以小分子药物领域为主,未来AI/计算将成为一种药物研发领域被广泛应用的工具型技术

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本文来自: 天府健谈组委会 题图来自“原创图片”

10月11日-13日,“天府健谈·CHS 2021第六届中国大健康产业升级峰会”正式召开,本届峰会由中国卫生信息与健康医疗大数据学会全科医学与健康管理工作委员会、亿欧EqualOcean主办,四川省卫生健康委、中国卫生信息与健康医疗大数据学会指导,中国卫生信息与健康医疗大数据学会三医联动健康保障分会、健康保险工作委员会、信息及应用安全防护分会协办,成都市卫生健康委支持,亿欧大健康承办。

中国大健康产业升级峰会已成功举办了5届,本届峰会以“集成创新·引领产业融合”为主题,围绕数字医疗、AI和计算驱动的新药研发、基层医疗、支付创新、基因检测、中医康养、智慧养老七大细分领域的市场环境、投资热点和产业变革等话题展开探讨,共包括1场开幕式、7场产业论坛、1场晚宴盛典、3天产业创新展、1场创新项目路演、1场院长培训班。

2020年,AlphaFold 2通过蛋白质的氨基酸序列高精度地确定其3D结构,引起人工智能、生命科学两界大地震。这项壮举意味着生物制药或将成为AI最新的疆域。科技巨头相继入局,AI/计算制药这一赛道明显升温。据不完全统计,截至目前,2021年已经有七家AI/计算制药公司上市,资本市场和技术均实现重大突破。

10月13日,在AI和计算驱动的新药研发产业论坛中,药学专家、AI/计算制药头部企业领军人才云集,对行业诸多热点话题进行了思想的交流与碰撞。

AI/计算制药实现“单点突破”

传统新药研发面临投入高,耗时长,风险高的痛点。在回应新药研发所亟需的“降本增效”诉求上,AI被人们寄予了厚望。近年来,AI/计算制药领域悄然走热,成为数字健康领域增速最快的细分赛道。

亿欧大健康主编刘聪发布并解读了《2021中国AI/计算制药产业报告:药物发现篇》。刘聪认为,中国AI/计算制药产业迎来第一波浪潮,起步稍晚但发展迅猛。目前主要在药物早期研发阶段实现“单点突破”,以小分子药物领域为主,未来AI/计算将成为一种药物研发领域被广泛应用的工具型技术。

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“我希望年轻的同事们在用AI研究药物的时候,两个方面一定要做,AI要做,药物也要做,了解一下药物基本属性和基本要求。” 国际欧亚科学院院士、中国医学科学院药物研究所国家药物筛选中心主任杜冠华说道。在他看来,药物的属性具有两个,第一是物质属性,物质属性必须是能够获得的一个事物;另外一个药理属性,药理属性就是它能够治疗疾病。它包含两部分的内容,一部分是治疗的有效性,另外是治疗的安全性。目前AI技术多应用于药物发现阶段,杜冠华认为在药物成药性评价这个方面,AI技术也能够发挥很好的作用,因为这种评价有很多是未知的。

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在整个AI/计算制药的赛道上,晶泰科技无疑是最受资本青睐的企业之一,其智能药物研发平台基于云端超算数字化研发工具与实验能力整合,形成了高精度预测与针对性实验相互印证、相互指导的研发系统。晶泰联合创始人及AI负责人赖力鹏分析称,“AI第一阶段价值是为药物研发决策提供信息,第二阶段是提供决策。”

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作为AI/计算制药行业的佼佼者,今年3月,英矽智能宣布通过AI发现了一个新靶点药物,用时不到18个月,而传统的新药研发方法需要10年。哪种算法更有利于新药发现?英矽智能首席科学官、药物研发负责人任峰认为,“AI和物理计算相辅相成,未来我们也希望能看到两者融合在一起。比如说对于小样本的计算,AI的数据量不够大的话,精度上不去之后,能不能通过物理计算的方面提高它的精度,这些都是以后AI和物理计算发展的共同的方向。”

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近期,英飞智药创始人、首席科学家裴剑锋作为通讯作者之一的研究团队发展了一种基于深度学习的全新3D分子设计方法[MAIN],能够直接在靶标口袋内生成与之结合的三维分子结构。该论文还被选入2021 Chemical Science HOT Article Collection。裴剑锋认为,评估靶标蛋白质与小分子相互作用的亲和力(对应小分子的潜在生物活性大小),即药物设计中的打分问题,是药物设计中基本而关键的问题。

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AI/计算制药落地瓶颈与商业突破点

尽管AI/计算制药市场潜力巨大,但想要在激烈的竞争中脱颖而出,显然并不是件容易的事情。入局者如何在白热化的赛道,探索自己的解决方案?

随着AI等新技术的发展,变构位点有望摆脱“随机发现”的桎梏,宇道生物便是在这一道路上进行探索的先驱。宇道生物联合创始人、CEO沈倩诚介绍,难成药靶点是小分子领域的重要机会,变构技术可以把这类靶点重新变成“低垂的果实”,点亮小分子药物的未来。

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深势科技创始人&CEO孙伟杰认为,AI不仅可以用于数据归纳,还可以加速物理模型演绎。他认为计算的意义始终在于部分代替实验,而“部分代替实验”则对算法提出了精度和速度这两个维度的要求。

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数据如何在制药端和日常诊疗过程中去使用一直是整个行业里的热门的话题,至本医疗科技 药企合作事业部高级副总裁赵平提出了“整合生态圈,敏捷赋能新药研发”的策略。

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百图生科生态发展副总裁周达介绍,其公司通过先进AI技术+前沿生物技术的融合创新,打造高通量干湿闭环“生物计算”引擎,加速新型药物和诊断产品的研发。

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在会议尾声,围绕“AI和计算如何驱动新药研发”这一主题,英矽智能首席科学官、药物研发负责人任峰、晶泰科技联合创始人、AI负责人赖力鹏、英飞智药创始人、首席科学家裴剑锋、新合生物创始人&CEO王弈、峰瑞资本合伙人马睿、亿欧大健康主编刘聪一同进行了圆桌讨论。

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数据驱动和计算是峰瑞资本在生物医疗领域的一个重要投资角度。从2016年至今,峰瑞资本陆续布局了多家AI/计算制药企业,涉及药物研发中分子生成和筛选、合成、晶型、剂型等环节。峰瑞资本合伙人马睿指出,AI/计算制药核心瓶颈还是如何获得大量、无偏的数据;对于长链条的制药环节,在数据量不足的情况下不应该尝试端到端的AI,应该考虑单点突破,以及应该考虑不同维度的数据(基因、转录组、单细胞、器官芯片、表型等)。

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业内曾有一种观点认为,AI/计算制药发展的后劲关键取决于能否源源不断产生具有竞争优势的新管线,也就是现在和未来管线的发展潜力。新合生物创始人&CEO王弈分析道,“从公司的角度来讲,我认为更好的良性循环是我们前端大力投入于基础平台的积累,在相对成熟的时候,再开始进行药品管线的推进。”

可预见的是,随着数据积累、算法迭代发展,AI/计算制药未来可期。 

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