AI在藥物開發(fā)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)顯著,它將新藥研發(fā)的成功率預(yù)計(jì)從5-10%提升至9-18%。一項(xiàng)名為《How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons》的分析報(bào)告,探討了依賴AI的生物技術(shù)企業(yè)藥物研發(fā)管線,確認(rèn)了AI對(duì)加速新藥誕生的正面影響。
自2015年起,75種由AI發(fā)現(xiàn)的藥物分子啟動(dòng)了臨床試驗(yàn),其中67項(xiàng)截至2023年仍在進(jìn)行中。特別是近年來,AI辨識(shí)的小分子數(shù)量急劇增加,其影響力還延伸到了生物藥與疫苗研發(fā)。在I期臨床試驗(yàn)階段,AI藥物分子的成功率達(dá)到80-90%,遠(yuǎn)超行業(yè)平均的40-65%。盡管少數(shù)分子因商業(yè)考量而非技術(shù)原因終止測(cè)試,但這反映了AI在設(shè)計(jì)具有藥物潛力分子方面的高效。
AI的這一成就歸功于其處理大量數(shù)據(jù)和識(shí)別模式的能力,它能精確預(yù)估候選藥物的藥代動(dòng)力學(xué)、藥效學(xué)和毒性,加速分子設(shè)計(jì)流程。進(jìn)入II期臨床時(shí),AI藥物表現(xiàn)與行業(yè)平均水平相近,成功率約40%,揭示AI在識(shí)別疾病相關(guān)靶標(biāo)上的潛力,但也顯現(xiàn)出改進(jìn)空間。有趣的是,不少II期終止的AI藥物項(xiàng)目實(shí)際源于非臨床因素,暗示其成功率可能被低估。
當(dāng)前,生物技術(shù)公司面臨的資金壓力及法規(guī)變化,例如美國(guó)的《降低通脹法案》,可能進(jìn)一步影響了II期臨床結(jié)果。論文綜合分析指出,若AI藥物在后續(xù)階段維持高成功率,結(jié)合傳統(tǒng)藥物III期的表現(xiàn),新藥研發(fā)的整體成功率將實(shí)現(xiàn)飛躍。
另外,GPU技術(shù)的飛躍和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步是推動(dòng)AI藥物發(fā)現(xiàn)的雙引擎。雖然高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取仍是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),但GPU加速了模型訓(xùn)練,深度學(xué)習(xí)技術(shù)則在分子預(yù)測(cè)、藥物篩選等方面屢破紀(jì)錄,為新藥研發(fā)提速。隨著技術(shù)持續(xù)進(jìn)化,AI制藥正逼近關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn),預(yù)示著未來藥物開發(fā)的更高效率和成功率。
值得一提的是,該研究關(guān)注的114家公司中,明確以AI為核心進(jìn)行藥物研發(fā)的中國(guó)公司僅英矽智能一家,凸顯了AI制藥在全球范圍內(nèi)的活躍程度及地域分布特點(diǎn)。
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