【财经分析】人工智能制药迎来关键节点 业界期待尽快跨越“临界点”

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【财经分析】人工智能制药迎来关键节点 业界期待尽快跨越“临界点”
2023-07-03 21:26:00
经过多年积累,人工智能制药进入加速跑阶段。近日,人工智能制药公司英矽智能宣布,该企业研发的抗纤维化小分子候选药物INS018_055已完成Ⅱ期临床试验首批患者给药,这标志着首款由生成式人工智能完成新颖靶点发现和分子设计的候选药物已推进至Ⅱ期临床试验验证阶段。
  目前,英矽智能已向港交所提交了招股书,如进程顺利将成为国内人工智能制药第一股。和传统药物研发相比,人工智能制药优势何在?首款进入Ⅱ期临床阶段的人工智能药物后续进展如何?人工智能制药未来还面临哪些挑战?
  首款AI药物锁定特发性肺纤维化
  对于INS018_055Ⅱ期临床试验,英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰介绍,该试验旨在评价INS018_055口服给药12周用于治疗特发性肺纤维化(IPF)受试者的安全性、耐受性、药代动力学和有效性。
  据介绍,特发性肺纤维化是间质性肺病里,在诊断和治疗方面,都是比较难以攻克的一个疾病。有业内人士表示,特发性肺纤维化在所有的间质性肺病里预后是最差的,而且对于常规的糖皮质激素和免疫制剂治疗的疗效很不理想。
  “一般来说,特发性肺纤维化患者平均在确诊四年左右就会死亡,在医学领域存在巨大未被满足的需求。并且,这一疾病已经有很多组学数据,有利于AI找到合适的靶点,这就是首款AI药物瞄准特发性肺纤维化的理由所在。”任峰说。
  任峰介绍,为在更大人群中检验INS018_055候选药物,英矽智能计划在中国和美国近40个研究中心招募60例特发性肺纤维化患者同步开展Ⅱ期临床试验,这也是该AI药物首次在患者群体中展开验证。英矽智能已于2023年4月开启中国患者招募,并于2023年6月获得美国FDA临床试验批件,获准在美国开展针对INS018_055的Ⅱ期临床试验。
  此前,该候选药物在2023年初发布了I期临床试验数据,并获得FDA孤儿药资格认定。在新西兰和中国开展的国际多中心I期临床试验中,INS018_055分别在78和48例健康受试者中完成了测试。研究结果显示,INS018_055具有良好的安全性、耐受性、药代动力学(PK)特性。
  从靶点到化合物瞄准新药研发痛点
  自2014年成立以来,英矽智能持续探索将生成式人工智能应用于药物研发领域。目前,该企业在人工智能平台基础上扩展多元化应用功能,推出了覆盖生物学、化学和药物临床开发的商业化平台Pharma.AI。
  包括英矽智能在内,近年来,人工智能制药行业正在进入爆发期。相关数据显示,全球已有超过40家AI制药企业的80多条药物管线进入临床阶段。除英矽智能外,国内几家有代表性的人工智能制药企业如晶泰科技、深势科技纷纷落户上海张江科学城。
  之所以如此多企业看重这一赛道,主要是由于传统制药行业普遍面临较多行业痛点。“传统新药研发主要面临三大痛点,一是和生物学相关,找不到合适的靶点;二是和化学相关,找不到成药性好、结构新颖的化合物;三是和临床试验相关,从药物研发历史看,临床试验方案设计与新药研发的成败息息相关。”任峰说。
  正是这三大痛点,让生物医药行业陷入“倒摩尔定律”的怪圈:即投入巨量资源,但新药研发的成功率、回报率逐步走低。行业统计数据显示,目前一款新药的平均研发周期达到10年以上,投入资金在20亿美元左右。
  任峰介绍,针对上述三个痛点,英矽智能的Pharma.AI设计了三个平台,分别为PandaOmics,通过深度解读组学数据及分析全类型数据,发现和评估合适的药物靶点;Chemistry42平台,针对选定靶点从无到有设计出具有特定属性的化合物;InClinico完善临床试验方案设计并对成功概率进行预测。
  从实际应用情况看,人工智能制药显示了较大的潜力:INS018_055从靶点发现到确定临床前候选药物仅耗时18个月,研发投入仅数百万美元。2021年以来,英矽智能已经提名12款临床前候选化合物,其中3款处于临床阶段。
  期待尽快跨越“临界点”
  尽管行业赛道火热,但业内普遍认为,人工智能制药行业发展还面临较大挑战。比如在人才方面,人工智能+医药研发需要大量既精通人工智能算法,又懂生物医药研发的人才,需要加大培养力度。
  在可供使用的关键数据方面,一方面数据收集受法律法规的限制,另一方面,医疗机构的诊疗信息普遍存在记录信息不全、数据格式不统一等问题,将其清洗、整理为可供人工智能平台使用的数据,难度较大。
  任峰介绍,以正在推进的INS018_055为例,该款药物所使用的数据,更多是依据英矽智能数年积累下的公开发表的数据。他认为,未来的人工智能制药重心将从算法向数据过渡,独有的、充分的数据将成为人工智能制药企业的护城河。
  从目前情况看,人工智能对于单一维度的任务完成较好,如药物和蛋白分子结合的效果,但对于“毒理和药代动力学”这种数据少、多维度和复杂性的任务,还需要技术的持续进步。
  一款新药是否成功最终还是需要通过上市销售来验证。“目前,还没有一款通过人工智能研制的药物获批上市,也就是说人工智能制药还没有完全经过实践检验。”任峰说。
  赛迪顾问此前预计,到2023-2025年,将有一批AI研发的药物进入有“死亡之谷”之称的Ⅱ期临床,到2026-2027年才有可能出现首个上市的AI制药产品。
  任峰表示,一旦AI制药完成临床试验并获批上市,将成为行业发展的标志性事件,推动更多传统药企加速向AI制药转型。
(文章来源:新华财经)
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