醫(yī)藥研發(fā)“一哄而上”?中國(guó)超算引領(lǐng)新藥創(chuàng)新研發(fā)

2021年04月16日08:15  來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)
 

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是一個(gè)在“十四五”發(fā)展規(guī)劃中多次被“點(diǎn)名”的產(chǎn)業(yè)。無(wú)論是“加強(qiáng)原創(chuàng)性引領(lǐng)性科技攻關(guān)”還是“構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)體系新支柱”,醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)都被寄予厚望。

這個(gè)產(chǎn)業(yè)的兇險(xiǎn)也人盡皆知。高投入、高風(fēng)險(xiǎn)這樣樸實(shí)的詞匯已經(jīng)很難概括一個(gè)原創(chuàng)新藥的“九死一生”。

“全球數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,新藥研發(fā)的成功率已經(jīng)從10%下降到現(xiàn)在的2%—3%!敝袊(guó)科學(xué)院計(jì)算所哲源圖靈達(dá)爾文實(shí)驗(yàn)室副主任趙宇用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),這個(gè)幾率低于“九死一生”,達(dá)到50活1的比例。

這樣的情況下,產(chǎn)業(yè)行業(yè)更加青睞風(fēng)險(xiǎn)低的跟隨式創(chuàng)新。例如,PD1相關(guān)的研發(fā)項(xiàng)目由于獲得2018年諾貝爾獎(jiǎng)再度頻繁上馬,CAR-T技術(shù)由于治好了美國(guó)前總統(tǒng)的腫瘤聲名大噪,也令藥企趨之若鶩。

研發(fā)資源一哄而上地跟隨創(chuàng)新使得我國(guó)藥品領(lǐng)域“供給側(cè)”矛盾突出:高端好藥新藥嚴(yán)重不足,低端仿制藥卻過(guò)剩。

驅(qū)動(dòng)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)主動(dòng)走向真正的創(chuàng)新,必須要讓科研院所、制藥企業(yè)解決新藥研發(fā)過(guò)程中的痛點(diǎn),讓創(chuàng)新主體嘗到原始創(chuàng)新的“甜頭”。

有效性臨床試驗(yàn)失敗是新藥研發(fā)失敗的主要原因,業(yè)內(nèi)形象地稱(chēng)其為“死亡谷”。走進(jìn)“死亡谷”面對(duì)的最大困惑是,理論上明明有效地針對(duì)了靶點(diǎn),為什么在上人體的時(shí)候卻無(wú)效了?

現(xiàn)在進(jìn)行的臨床試驗(yàn)階段的方案設(shè)計(jì)、人群選擇目前仍帶有盲目性。中科院計(jì)算所西部高等技術(shù)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)張春明表示,事實(shí)上,現(xiàn)有已經(jīng)發(fā)表的大量論文中蘊(yùn)藏著這些問(wèn)題的答案,但是浩如煙海,人的能力是無(wú)法分析的。

換句話(huà)說(shuō),讀懂所有的文獻(xiàn),就能找到答案,但這項(xiàng)工作單憑人力是做不到的。

“單單去年一年,能夠檢索到的與新冠病毒相關(guān)的論文已經(jīng)從0增長(zhǎng)到11萬(wàn)篇,這個(gè)體量的學(xué)習(xí)是人力無(wú)法窮盡的!壁w宇說(shuō)。

基于超級(jí)計(jì)算機(jī)的人工智能卻可以做到。張春明解釋?zhuān)劳兄锌圃焊咝阅苡?jì)算機(jī)研究中心的中國(guó)超算,研發(fā)團(tuán)隊(duì)從全球發(fā)表的所有生命科學(xué)論文中獲得數(shù)據(jù),并將其變成知識(shí)。根據(jù)全數(shù)據(jù)和人工智能算法生成模型,建立起藥物數(shù)字研發(fā)平臺(tái)。

這個(gè)平臺(tái)如何工作呢?舉個(gè)例子,它通過(guò)分析患者外顯子基因數(shù)據(jù)等,把個(gè)性化的基因在藥物數(shù)字平臺(tái)內(nèi)與細(xì)胞內(nèi)事件建立聯(lián)系,模擬信號(hào)通路的打通,可以預(yù)判這個(gè)患者體內(nèi)的信號(hào)通路是不是像理論一樣被激活,進(jìn)而預(yù)測(cè)一個(gè)臨床試驗(yàn)藥物到達(dá)某個(gè)患者體內(nèi)的作用效果。

通過(guò)人工智能的判斷,能夠找到藥物有效的特定人群。趙宇說(shuō):“以治療癌癥的抗血管生成藥物為例,目前普遍有效率為20%,但哪些有效哪些無(wú)效的機(jī)制機(jī)理目前無(wú)解。我們的機(jī)制性研究通過(guò)建立判斷模型、提前預(yù)判的人群,獲得將近90%的有效率!

新冠疫情期間,從中國(guó)超算中誕生的藥物研發(fā)AI發(fā)現(xiàn)了兩種藥物對(duì)新冠肺炎治療有效,后均被臨床研究證實(shí)。

如果能在3期臨床進(jìn)行新藥適用人群的細(xì)分,那么有效性驗(yàn)證的“死亡之谷”將不再難走。而由超算支撐的人工智能現(xiàn)在能夠提供400多個(gè)功能模型,解決創(chuàng)新藥研發(fā)過(guò)程中的靶點(diǎn)預(yù)判、有效成分篩選預(yù)判、臨床試驗(yàn)效果預(yù)判等多方面問(wèn)題,至少可以讓藥物的研發(fā)時(shí)間減半、投入減半,成功率提高一倍,到了臨床以后有效率提高一倍。

張春明認(rèn)為,中國(guó)醫(yī)藥需要顛覆性、變革性的創(chuàng)新才能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)乃至整個(gè)行業(yè)的“變道超車(chē)”,而依托人工智能搭建起“計(jì)算醫(yī)學(xué)”體系有望擔(dān)起重任。

據(jù)介紹,依托中國(guó)超算的新藥數(shù)字研發(fā)平臺(tái)由中科院計(jì)算所持續(xù)20年研發(fā)而成,期間獲得國(guó)家“863”基因組學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、國(guó)家“973”建立基因數(shù)據(jù)計(jì)算模型、科技部重點(diǎn)研發(fā)專(zhuān)項(xiàng)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)融合模型等國(guó)家項(xiàng)目的支持。

(責(zé)編:龔莎、軒召?gòu)?qiáng))
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