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新藥研發的AI時代:人工智能帶來的真正沖擊是什么?



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▲Numerate的總裁兼首席執行官Guido Lanza博士曾擔任Pharmix公司聯合創始人兼首席技術官,2006年入選《Business Week》“30歲以下最佳青年科技創業家”。

按:目前,藥物開發中最熱門的新領域之一是使用人工智能(AI)。許多人認為,藥物研究和實驗設計中的AI應用將十分有吸引力,從而更快地交付新的療法。AI當然是一個引人注目的做法,盡管它仍然要證明自己。

藥明康德最近與多名人工智能領域的專家進行了深度對話。在這篇文章中,我們將讀到Numerate公司首席執行官Guido Lanza博士的看法。他認為AI可以產生最大影響的領域是真正的學習環路。在未來的三到五年內,AI會被應用到整個醫藥行業。這意味著沒有經過各種AI驅動模型(包括預測的動物毒性,預測性人體毒性,預測性PK指數等)研究的候選藥物將沒法進入臨床試驗。

Numerate是一家開創性的AI公司,采用新型機器學習算法,致力于克服小分子藥物發現的主要挑戰。在心血管,神經退行性和癌癥等疾病領域,采用傳統的藥物研發方法難以產生符合所有藥物標準的先導化合物。因此,Numerate正在利用AI與傳統的藥物化學方法結合,預測候選藥物成功與失敗的因素。

藥明康德:您如何描述AI領域的公司境況? 它們大多是初創企業,還是Google和Intel這樣的大數據公司?

Guido Lanza博士: 這個領域的公司分布很平均,既有Numerate,Insilico Medicine,Berg Health和NuMedii這樣的創業公司,也有GE和IBM這樣的大公司。值得注意的是,各公司之間的開發能力重疊性相對較小。這個行業數據過剩,算法不足已經持續了很長時間, AI在可預見的將來會面臨很多問題。

新藥研發的AI時代:人工智能帶來的真正沖擊是什么?

▲106家改變醫療行業的AI公司,紅色方框內是從事新藥開發的AI公司(圖片來源:CB Insights)

藥明康德:您的公司與其他利用AI進行藥物研發的公司有什么不同? 你們怎么應用AI?

Guido Lanza博士: Numerate的第一個最明顯的區別就是我們成立很久了。在沒有人關注AI的時候,我們已經建立了一家AI技術驅動的公司。我們的初創團隊里有計算機科學家和新藥研發人員,他們在臨床和市場上都有化合物。這迫使我們在很大程度上隱藏了人工智能的部分,并以更為傳統的平臺公司方式開展業務,圍繞以服務和研發合作為重點的合作伙伴關系。這個商業模式使我們能夠在10年的時間里投資了近5000萬美元建立了我們的技術平臺,其中大部分是非稀釋性的資金。

新藥研發的AI時代:人工智能帶來的真正沖擊是什么?

從科學的角度來看,我們的差異化在于轉化能力。首先,我們能夠使用非常小的數據集來解決新興的生物學問題,即使這些數據不適合用深入學習的方法進行研究。二,我們的建模是基于3D配體信息,不需要化合物結構信息。這些能力使我們的機器學習算法能夠解決表型驅動的藥物研發難題,這種研發通常是低通量,高內涵的生物學問題。

另一個轉化能力就是我們的ADME和毒性預測功能。在這方面,我們投資了1000多萬美元,其中包括與美國國防部防威脅減少局(DTRA)的大型合同,以建立和驗證一套系統,可能將先導物快速轉化為臨床候選藥物。今天,我們與制藥公司的許多合作都基于這一能力,其獨特之處在于能夠從過去的所有研發項目中學習,為未來的每一個化學設計和候選藥物選擇提供決策。

藥明康德:AI將如何改變藥物研發和臨床研究?

Guido Lanza博士: 十多年來,醫藥行業一直在努力通過各種計算方法來解決藥物研發的成本和時間問題。顯然,跟使用人力,以實驗室為中心的傳統藥物研發方法相比,這也是AI的一個好處。然而,專注于計算方面會錯過AI影響醫藥行業面臨的最大挑戰——增加基礎生物學發現到患者應用的成果轉化率。

在最早階段,AI面臨的關鍵挑戰是從相對較小的數據集中提取大量信息。例如,我們的平臺使我們能夠非??焖俚貙W術研究的的實驗(特點是數據很少,低通量,高內涵)轉化為完整的先導物優化階段的項目。我們與Gladstone研究所合作開展了這項工作,現在開始與加州大學洛杉磯分校(UCLA)和梅奧診所(Mayo Clinic)進行了幾個項目。




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