国产综合免费视频,九九热这里只有国产精品,久久久久夜夜夜精品国产

“10年，10億美金，10%成功率”，10年前人們這樣形容新藥研發(fā)。

而在過(guò)去幾年，AI技術(shù)在全球創(chuàng)新藥領(lǐng)域大火，吸引眾多玩家入行，讓“AI賦能藥物研發(fā)”在短時(shí)間里經(jīng)歷了興起、飽和、內(nèi)卷。

FDA收到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IND/NDA申請(qǐng)數(shù)量（數(shù)據(jù)來(lái)源：如圖）

自2021年開始，FDA收到的關(guān)于AI賦能藥物研發(fā)的IND申請(qǐng)也出現(xiàn)了陡增。遠(yuǎn)超2020年10倍的AI管線IND申請(qǐng)，預(yù)示著全球創(chuàng)新藥研發(fā)已經(jīng)來(lái)到了“新紀(jì)元”。

從FDA的數(shù)據(jù)也可以看到，2022年收到的AI新藥NDA申請(qǐng)也可謂“拔地而起”，全球AI創(chuàng)新藥研發(fā)開始大踏步進(jìn)入高監(jiān)管的臨床試驗(yàn)階段。

AI技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)階段體現(xiàn)出的“降本增效”作用已經(jīng)得到行業(yè)的一致認(rèn)可，隨著AI新藥管線的整體推進(jìn)，人們也開始好奇AI在臨床試驗(yàn)階段是否能繼續(xù)發(fā)揮降本增效的作用？

AI技術(shù)在醫(yī)藥工業(yè)中的應(yīng)用需要被科學(xué)定性，即AI不可能直接生產(chǎn)藥物，而是需要與化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等交叉學(xué)科的系統(tǒng)性結(jié)合，由AI賦能來(lái)找到更科學(xué)高效的臨床試驗(yàn)方案，才能真正實(shí)現(xiàn)新藥研發(fā)的“降本增效”。

具體到AI技術(shù)在臨床階段的應(yīng)用，FDA通過(guò)收到的超300份AI臨床研究申請(qǐng)中，總結(jié)出了該技術(shù)的“6大分析類型”與“9大分析目標(biāo)”。

AI在臨床研究中的分析類型與分析目標(biāo)（數(shù)據(jù)來(lái)源：FDA官網(wǎng)）

分析類型中，有關(guān)于試驗(yàn)方法設(shè)計(jì)的結(jié)果預(yù)測(cè)、協(xié)變量選擇與混雜變量調(diào)整、藥物劑量模型，也有輔助臨床試驗(yàn)進(jìn)行的異常觀察和結(jié)果檢測(cè)、圖像/視頻/語(yǔ)音分析、真實(shí)世界數(shù)據(jù)表型/自然語(yǔ)言處理（NLP）。

通過(guò)以上途徑，AI能夠在試驗(yàn)前通過(guò)患者富積設(shè)計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)分層/管理，以及合成對(duì)照組等組輔助建起受試者群體，并提前預(yù)測(cè)藥物毒性、選擇/優(yōu)化劑量、設(shè)計(jì)服藥依從性/遵守給藥方案、評(píng)估終點(diǎn)/生物標(biāo)志物，同時(shí)也能通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)藥物的上市后監(jiān)控、發(fā)現(xiàn)再利用。

貼合到具體的臨床試驗(yàn)流程中，AI可以在前期輔助篩選精準(zhǔn)受試患者，并結(jié)合藥物有效性與毒性的評(píng)估，給出依從性較高、劑量合理的試驗(yàn)方案。一方面，這能夠幫助臨床試驗(yàn)順利、安全、有效的開展，保障試驗(yàn)的成功率，另一方面，也避免了不適合改療法患者的“無(wú)效陪跑”，畢竟對(duì)患者而言時(shí)間比金錢更寶貴。

同時(shí)，在AI輔助下的臨床試驗(yàn)具有較高的數(shù)字化特征，各類的數(shù)據(jù)信息與模型將可能被二次利用。不僅可以幫助藥企繼續(xù)監(jiān)控藥物上市后的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，也能為創(chuàng)新藥商業(yè)化銷售時(shí)向醫(yī)生提供整體性介紹信息，甚至能夠作為藥企、行業(yè)的寶貴真實(shí)世界數(shù)據(jù)模型，輔助未來(lái)更多的創(chuàng)新藥研發(fā)。

我國(guó)臨床CRO企業(yè)近5年來(lái)開始出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)，給AI技術(shù)的應(yīng)用打好了“地基”。但環(huán)比全球，我國(guó)將AI技術(shù)真正應(yīng)用到臨床試驗(yàn)中的相關(guān)臨床CRO或藥物管線，卻并不多。

以蘋果為首的海外科技型大廠已陸續(xù)入局，前后也出現(xiàn)了AI優(yōu)化臨床試驗(yàn)方案、患者篩選、試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理、數(shù)字孿生合成對(duì)照組等業(yè)務(wù)的相關(guān)創(chuàng)新型企業(yè)。以Unlearn AI、Mondel、Deep 6 AI、Notable Health、Quris、Trials.ai、Phastar等為代表的創(chuàng)新AI臨床科技型企業(yè)受到海外資本市場(chǎng)的廣泛親賴，絕大部分均能在A輪就斬獲數(shù)千萬(wàn)美元融資。

就目前國(guó)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)說(shuō)，絕大部分企業(yè)依舊聚集在藥物發(fā)現(xiàn)和臨床前研究階段。臨床試驗(yàn)階段的企業(yè)主要以埃格林醫(yī)藥、英矽智能、冰洲石科技等為代表的AI創(chuàng)新藥企為代表，也有零氪科技、云深智藥、煥一生物、普瑞基準(zhǔn)、白星花科技等部分業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化的創(chuàng)新企業(yè)。可以發(fā)現(xiàn)，專注于AI技術(shù)應(yīng)用于臨床試驗(yàn)的企業(yè)并不常見。

國(guó)內(nèi)的AI技術(shù)似乎整體擁擠在藥物發(fā)現(xiàn)和臨床前研究階段，那全球的創(chuàng)新藥研發(fā)是否也是如此？

FDA收到AI新藥的IND/NDA申請(qǐng)中AI技術(shù)的具體應(yīng)用場(chǎng)景（數(shù)據(jù)來(lái)源：如圖）

根據(jù)FDA統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，令人意外的是，在遞交IND/NDA的AI新藥管線中，大部分應(yīng)用均集中在臨床研究階段。2016-2018年期間的IND/NDA申請(qǐng)，均為在臨床試驗(yàn)階段應(yīng)用AI技術(shù)的AI藥物管線。盡管接下來(lái)的幾年管線數(shù)量開始增多，臨床研究的應(yīng)用比例始終保持高位，2021年AI新藥管線的陡增也可完全歸結(jié)于AI技術(shù)在臨床研究階段的廣泛應(yīng)用。

那為何FDA披露的相關(guān)數(shù)據(jù)與我國(guó)當(dāng)下AI新藥的研發(fā)氛圍竟有如此大的差距？

“逆轉(zhuǎn)化科學(xué)”與“監(jiān)管科學(xué)”是當(dāng)前的兩大重要短板。

傳統(tǒng)的研發(fā)路徑是將基礎(chǔ)研究發(fā)現(xiàn)付諸實(shí)踐的過(guò)程，通常從了解疾病的發(fā)病機(jī)制開始，然后找到對(duì)應(yīng)靶點(diǎn)，然后根據(jù)靶點(diǎn)特性開發(fā)出針對(duì)性的藥物，最后引用于患者。這個(gè)過(guò)程相當(dāng)耗時(shí)且成本高昂。而“逆轉(zhuǎn)化科學(xué)”則另辟蹊徑，直接從患者出發(fā)，通過(guò)基因組學(xué)和臨床表型分析，闡明臨床觀察的機(jī)制為基礎(chǔ)，從而開發(fā)出有效的療法。相比下，后者的研發(fā)效率更高，但需要開發(fā)者具備極高的臨床經(jīng)驗(yàn)和醫(yī)學(xué)知識(shí)。

借助于AI技術(shù)，目前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)臨床前模型選擇和患者分層，有助于在進(jìn)入臨床試驗(yàn)前，從體外檢測(cè)系統(tǒng)和動(dòng)物研究的數(shù)據(jù)結(jié)果中，計(jì)算出在人體試驗(yàn)中的可行性的劑量梯度、給藥頻率和安全范圍，減小候選藥物在臨床前和臨床試驗(yàn)之間的差異。以及包括在同一種疾病的患者差異下，如何通過(guò)AI技術(shù)精準(zhǔn)篩選出適合該療法的受試患者，并合理制定臨床終點(diǎn)，設(shè)計(jì)出科學(xué)合理的臨床方案，這也同樣需要逆轉(zhuǎn)化科學(xué)意識(shí)驅(qū)動(dòng)下的醫(yī)學(xué)與生物學(xué)基礎(chǔ)。

為確保藥物開發(fā)安全、有效和符合倫理，“監(jiān)管科學(xué)”是為其提供了指南和標(biāo)準(zhǔn)。高監(jiān)管環(huán)境不斷演變，以及新技術(shù)、新方法的層出不窮，讓本就難以琢磨的監(jiān)管機(jī)構(gòu)再蒙上一層“神秘的面紗”。不論是自建法規(guī)監(jiān)管團(tuán)隊(duì)，還是與擁有國(guó)際法規(guī)優(yōu)勢(shì)的CRO企業(yè)合作，亦或是看好AI技術(shù)在此方面的信息化、高效率、即時(shí)性等優(yōu)勢(shì)，監(jiān)管科學(xué)必定是新藥研發(fā)需要翻越的一座“高山”。

2023年6月16日-19日，臨床界權(quán)威的國(guó)際藥物信息大會(huì)（DIA）在蘇州國(guó)際博覽中心舉辦。會(huì)議期間，國(guó)內(nèi)知名AI藥企埃格林醫(yī)藥的首席醫(yī)學(xué)官李長(zhǎng)青博士，就“AI在臨床研究中的應(yīng)用”展開了分享。

李長(zhǎng)青博士強(qiáng)調(diào)，未來(lái)創(chuàng)新藥的臨床研究將離不開“AI”、“醫(yī)學(xué)”和“監(jiān)管科學(xué)”這三大支柱。在AI方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合堅(jiān)實(shí)的醫(yī)學(xué)和生物學(xué)技術(shù)，并嚴(yán)格遵守監(jiān)管科學(xué)指南，才能顯著改善藥物開發(fā)過(guò)程，降低時(shí)間成本，并提高成功結(jié)果的可能性。此外，三者的結(jié)合還可以促進(jìn)個(gè)性化醫(yī)療的發(fā)展。根據(jù)患者的遺傳和表型特征，為個(gè)別患者定制專屬治療方案，尤其對(duì)于當(dāng)前新興的基因療法、免疫療法來(lái)說(shuō)，將更有機(jī)會(huì)開發(fā)出有效、安全的創(chuàng)新型療法。

今年，埃格林醫(yī)藥從理念創(chuàng)新和實(shí)際行動(dòng)中不斷推進(jìn)我國(guó)AI技術(shù)在臨床中的應(yīng)用。前不久，埃格林醫(yī)藥剛與20余年歷史的老牌CRO博濟(jì)醫(yī)藥達(dá)成戰(zhàn)略合作，無(wú)疑是一個(gè)加速AI技術(shù)在國(guó)內(nèi)臨床試驗(yàn)階段應(yīng)用的里程碑事件，同時(shí)也開創(chuàng)了AI藥企與CRO合作新模式。雙方優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，埃格林利用自有的AI平臺(tái)賦能CRO的臨床設(shè)計(jì)，同時(shí)博濟(jì)利用自身雄厚臨床試驗(yàn)資源來(lái)服務(wù)國(guó)內(nèi)外客戶，這樣一來(lái)，埃格林可通過(guò)不斷訓(xùn)練模型達(dá)到更高的精準(zhǔn)度，博濟(jì)可借助AI賦能提升在CRO行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力，二者將利用AI技術(shù)共同推進(jìn)中國(guó)創(chuàng)新藥物的高效臨床研發(fā)和商業(yè)化。

當(dāng)下AI技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)階段的應(yīng)用已較為普遍，不斷傳出AI發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)和新分子的消息。也希望在國(guó)產(chǎn)創(chuàng)新藥管線“高歌”進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段的今天，能有更多AI藥企、臨床CRO逐漸重視起AI技術(shù)在臨床應(yīng)用的意義與重要性。

推動(dòng)我國(guó)的創(chuàng)新藥事業(yè)從“AI賦能藥物發(fā)現(xiàn)”走向完整的“AI賦能藥物研發(fā)”。

以上內(nèi)容轉(zhuǎn)載自動(dòng)脈網(wǎng)，如需了解更多內(nèi)容請(qǐng)閱讀原文