人工智能+藥物研發，億藥科技嘗試創新路

提到制藥行業，大家率先想到的就是研發成本居高不下，研發回報率持續降低。若能更早、更準確地做好新藥研發流程中的關鍵決策，譬如靶點是否靠譜，聯用方案是否合理……人工智能等技術的興起為上述問題的解決帶來了一絲希望。

“傳統藥物研發需要經歷10~15年的歷程，前期藥物制成需要耗費5年以上的時間。我們現在利用人工智能的方法，可以將藥物發現時間縮短至數月，用以提高成藥概率，節省制藥企業成本。”北京億藥科技創始人、市場總監謝正偉表示，億藥科技旨在結合AI技術建立一個創新型藥物研發平臺。

據謝正偉介紹，億藥科技在AI藥物研發方面具有多年技術積累，已完成多次技術迭代。傳統的新藥研發有三大特點，耗時長、費用高、成功率低，核心困難在于新藥研發過程中存在諸多不確定性因素，如靶點有效性等，模型是否有效必須通過實驗予以確證。在他看來，AI技術的引入可以通過深度神經網絡對分子結構的理解，在不同的研發環節建立高準確率的預測器，減少各個研發環節的不確定性，從而縮短研發周期，降低試錯成本，提高成功率。

對于藥企與其他藥物研發機構而言，一旦確認開發則意味著數以億計的支出與少則十年的投入，所以在先導化合物確認環節或是立項等環節極為謹慎，往往須有多方數據支持。在這一問題上，億藥科技通過進行動物實驗等方式進行藥物評價，對先導化合物的藥效、毒性數據進行確證，確保預測數據的準確性。

算法背后需要復雜的數據和模型支撐。“業內多家公司已經介入該領域，但是進展緩慢，尚未有報道說有化合物進入動物實驗階段。”謝正偉介紹，該團隊進行藥物開發的思路同傳統開發方式相反，通過AI數據分析先介入大數據，然后進行表型預測，表型預測后再反過來去尋其作用的詳細機制。這樣一來，就能夠找到傳統方法遺漏的機制，以同時實現藥物分子的篩選和靶點確認。藥企公司可以通過該算法平臺更精準地獲取有效靶點信息。

億藥科技目前主要是鎖定臨床上缺乏好藥但患者基數大的病種進行開發。據悉，團隊已建立8個疾病模型，正在開發5個新疾病模型，包括減肥、高尿酸&痛風、延長生命、非酒精性肝炎（NASH）、肌腱愈合，其中已有兩個化合物——分別針對高尿酸&痛風和NASH完成了藥效學和毒理學實驗，進入尋求轉讓或者合作階段，其余的還在開發過程中。

至于市場前景預判，謝正偉表示，從提高效率的角度看，目前約15%~20%的新藥成本花在探索階段，這意味著高達幾億美元的支出，以及3~6年的工作；而通過AI篩選、預測分子結構，可將這一過程縮短至幾個月，并大幅降低研發成本，商業價值不言而喻。但他也透露，如果有充足的資金和研發支持，加上公司已經研發出的有效化合物，未來也會考慮將研發推進到臨床試驗階段，自主展開新藥研發。

一直以來，美國創新藥上市數量全球最高，而我國處于嚴重落后狀態。2007~2015年，在全球上市的新分子實體率先在美國上市的比例為56.3%，中國為2.5%。美國在研藥物數量大幅領先，根源在于其創新藥研發公司數量多。“我們的人工智能+藥物研發平臺可以幫助國內藥企提高研發速度、緩解成本壓力，這也是其能在‘創客北京2020’中獲獎的重要因素。”謝正偉說。

（本版報道由中國經濟導報記者郭丁源采寫）