AI+医药研发的七大应用(下篇)【内附报告链接】丨亿欧智库

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亿欧
尚鞅
2018-03-25 10:01
[ 亿欧导读 ] 本文总结了AI在医药研发领域的七大应用,并逐一进行深度分析,以期为国内致力于医药研发的药企和生物科技企业,以及将医药作为投资标的的投资机构提供有价值的信息。内容较长,将分为上下两篇进行呈现。
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《AI+医药研发的七大应用(上篇)》中,我们介绍了人工智能主要作用于药物研发的临床前研究阶段,以及基础研究、老药新用等领域,主要有以下七大应用场景:

AI+医药研发的七大应用场景

上篇中,我们介绍了AI在候选药物挖掘、化合物筛选和靶点药物研发中的应用,本文将介绍其他四项应用。

四、AI+预测ADMET性质

化合物ADMET(药物动力学,包括药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性)预测,是当代药物设计和药物筛选中十分重要的方法。药物早期ADMET性质研究主要以人源性或人源化组织功能性蛋白质为“药靶”,体外研究技术与计算机模拟等方法相结合,研究药物与体内生物物理和生物化学屏障因素间的相互作用。目前市场中有数十种计算机模拟软件,包括ADMET Predicator 、MOE、Discovery Studio、Shrodinger等等。此类软件现已在国内外的药品监管部门(FDA、CFDA、EMA、EPA等)、各制药企业(罗氏、诺华、礼来、药明康德等)、研究单位(中国科学院、上海药物所、协和药物所、军科院、上海医工院、中国药科大学、上海中医药大学等)得到了广泛的应用。

ADMET药物动力学指标

为了进一步提升ADMET性质预测的准确度,已有生物科技企业探索通过深度神经网络算法有效提取结构特征(包括处理小分子与蛋白质结构),加速药物的早期发现和筛选过程,极大减小研发投入和风险。典型的代表包括晶泰科技、Numerate等。

五、AI+药物晶型预测

多晶型现象是一种物质能以两种或两种以上不同的晶体结构存在的现象。对于化学药物,几乎所有的固体药物都存在着多晶型状态。由于晶型的变化可以改变固体化学物质的诸多物理性质和化学性质,如:稳定性、熔点、溶解度、溶出速率等,从而导致固体化学药物在临床治疗中的差异、毒副作用与安全性差异、产品品质与稳定性差异等。曾有数个药因为晶型问题导致延迟上市或撤市,损失惨重。因此,晶型预测在制药工业具有重要的意义。

晶泰科技利用人工智能,高效地动态配置药物晶型,可以完整预测一个小分子药物的所有可能的晶型。相比传统药物晶型研发,制药企业无需担心由于实验搜索空间有限而漏掉重要晶型,可以更加自如地应对来自仿制药企的晶型专利挑战。此外,晶型预测技术也大大缩短了晶型开发的周期,更有效地挑选出合适的药物晶型,缩短研发周期,减少成本。

六、AI+辅助病理生物学研究

病理生物学(pathophysiology)是一门研究疾病发生、发展、转归的规律和机制的科学,是一门沟通临床医学与基础医学的“桥梁”性学科。病理生物学研究是医药研发的基础,至今许多疾病尚无治疗方法,是由于在病理生物学研究方面没有取得进展。

肌萎缩侧索硬化(ALS,又名渐冻症)是一种破坏性的神经退行性疾病,确切的发病机制至今不明。ALS的一个突出病理特征是,一些RNA结合蛋白(RNA binding proteins, RBPs)在ALS中发生突变或异常表达/分布。人类基因组中至少有1542个RBPs,那么除现已发现的17个相关RBPs外,是否有其他RBPs与ALS有关?这成为当前全新的研究领域。

IBM Watson基于相关文献的大量学习,建立模型预测RBPs与ALS相关性。为了测试其模型的预测能力,研究者首先将IBM Watson的知识库限制在2013年之前的学术出版物上,并要求Watson使用这些可用的信息来预测与ALS相关的其他RBPs。而后Watson在2013年到2017年期间,对4个导致突变的RBPs给出了高度评价,证明了模型的有效性。而后,Watson对基因组中所有的RBPs进行筛选,并成功鉴定在ALS中改变的5种新型RBPs。

IBM Watson对RBPs的鉴定过程

七、AI+发掘药物新适应症

针对任何一种症状开发新药,研究人员都必须攀登研发时间和成本的“绝对悬崖”,而且要面临失败的风险。近年来,研究人员逐渐意识到,提升疗效的最佳策略是基于治疗某种疾病的已有药物,发现其新的适应症,并用于治疗另一种疾病。典型的案例就是辉瑞研发的、于1998年上市的伟哥(Viagra)。伟哥的研发初衷是治疗心绞痛,但是在临床试用中并没有显著的疗效。然而,服用伟哥的患者意外发现了伟哥的另一种药效:它能使生殖器迅速勃起。于是,辉瑞“改弦易辙”,将其作为“壮阳药”推入市场,并成为辉瑞最著名的、生产量最大的药物之一。

伟哥

今天,科学家正在尝试寻找治疗帕金森的已上市药物。自20世纪60年代以来,唯一批准用于治疗症状的药物L-DOPA(人造多巴胺),在使用中被认为“治疗效果与疾病一样糟糕”。经过10年左右的治疗后,高达90%的患者会出现不受控制的运动等副作用。科学家Visanji博士与IBM Watson for Drug Discovery合作,通过Watson强大的文献阅读与认知推理能力,几分钟内从3500种药物中完成筛选,并将这些药物按照最佳匹配的顺序排列。而后,研究人员根据这份“药物排名表”提出6个候选药物,并在实验室中进行测试。第1种药物(已获得FDA批准上市,但适应症不包括帕金森)在动物实验中已经得到了初步的验证。

以上内容节选自《2018中国医药研发创新研究报告》,了解更多内容欢迎点击下载:《2018中国医药研发创新研究报告》


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