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大數據和人工智能成為藥物研發的催化劑

姚小熊27 ? 來源:人工智能實驗室 ? 作者:人工智能實驗室 ? 2020-10-29 09:38 ? 次閱讀

持續上升的腫瘤發病率導致抗腫瘤藥物市場增速明顯,但其研發卻面臨著投入高、周期長、風險大等問題。腫瘤之難如何破局?迅速發展的大數據及人工智能技術,或成為縮短抗腫瘤藥物馬拉松式研發進程的重要突破點。

國產創新藥駛入快車道

全球癌癥負擔正以驚人的速度增長。世界衛生組織(WHO)下屬的國際癌癥研究機構(IARC)最新的《2020年世界癌癥報告》顯示:預計全球每年新發癌癥病例將從2018年的1800萬人增加到2040年的2700萬人,上升50%;其中,發展中國家增長的幅度高于發達國家。

隨著癌癥發病率的持續上升,抗腫瘤藥物已成為制藥領域的重點研究方向,其中又以免疫療法和分子靶向藥物為重中之重。有統計數據顯示,2016年全球腫瘤藥物市場規模高達1145億美元,占全球藥品銷售規模的10.3%;預計2020年全球腫瘤藥市場規模超過1500億美元;而腫瘤免疫療法市場預估超500億美金(2022年)。

受龐大的未被滿足的癌癥用藥市場以及政策紅利、藥品創新享受國家支持等因素的驅動,國產創新藥迎來蓬勃發展的好時期,短短幾年內已有一波國產創新藥趕超上來,正不斷促進中國的臨床診療的實踐和探索。

大數據成為藥物研發“催化劑”

盡管藥物研發市場潛力無限大,但想要在激烈的競爭中脫穎而出,顯然并不是件容易的事情。眾所周知,藥物研發是一個投入高、周期長、風險大的工作,復旦大學附屬中山醫院院長樊嘉表示,一款新藥從開始研發到臨床試驗再到投入市場,通常需要10-15年;但如今,隨著數字經濟時代的到來,大數據、人工智能等技術的應用,將大大縮短藥物研發時間,提升效率和質量。

“我們知道,對藥的研發,有藥理、毒理、化學(合成)、抗體等多個學科領域。通過大數據的一些形式能夠優選到最好的,提煉到最有效的目標藥物,加快臨床試驗速度。”樊嘉說。

此外,在藥物研發的臨床試驗中,通過大數據,可以對病人進行觀察和跟蹤,做到實時精準、精確,病人也會有很好的依從性;同時也可以做國外的多中心研究,實現數據的交換、獲取和利用。樊嘉透露,中山醫院現在正在建立大數據和人工智能中心。“我們不僅僅是為藥物研發服務,為平時的診斷和治療服務,更是為臨床研究服務。”

在以大數據、人工智能等方式參與的新藥研發中,企業是不可或缺的一環。他們往往面臨著更大的挑戰,即便是一些正在研發的藥物已取得一定療效,仍需要數年才能上市,因為還要進行大量臨床試驗,以驗證其在安全性和有效性等方面是否達標。

臨床試驗是驗證一個藥物的有效性和安全性的最佳方法。但臨床開發難度大、要求高,即使在發展水平最高的歐美國家,每10個進入臨床開發的藥物,大約只有一個能成功。與歐美國家相比,中國臨床開發起步晚,開展臨床研究所面臨的挑戰更大。

要打破臨床開發的瓶頸,應該主動利用數字經濟時代的優勢,挖掘臨床需求,解決臨床需求,更經濟、更有針對性地開發藥物,提高成功率。基石藥業董事長兼首席執行官江寧軍博士表示:“基石臨床開發平臺借助運用大數據、人工智能等相關技術,賦能臨床試驗的各個階段。”

“我們實時監測臨床試驗數據,并從中識別風險,以提升臨床試驗的成功率。”江寧軍博士補充道,“展望未來,借助人工智能科技高效地進行數據整理,生成臨床試驗報告內容,并支持藥品注冊工作,也是我們可以探索的方向。”

大數據、AI落地瓶頸待破

盡管大數據、人工智能(AI)等已成為藥物研發的重要手段,但真正推動其在醫藥領域落地,仍面臨著一些困難和挑戰。在近日復旦大學醫院管理所舉辦的中法衛生管理線上研討活動中,來自國內外腫瘤領域的醫院管理專家就這些癥結進行了深入的探討。

在醫院管理專家們看來,結構化的大數據應用難題首當其沖,就醫院層面而言,從HIS系統上提取結構化的數據會非常有助于大數據利用,但臨床一線病歷又很難真正用結構化的語言進行簡單描述;其次,在數據共享也很難全面放開,特別是對于凝結了醫院勞動力的這種無形資產的數據,國內尚未建立起類似知識產權保護的成熟機制,一旦放開,醫院權益很有可能受到傷害;最后,數據往往會經過多方機構使用,涉及人員眾多、層次復雜、數據價值界定不清晰等,在安全防范以及隱私保護上爭議頗多。

“目前流行病數據不全,各醫院間數據結構不統一,數據不對外共享,這些都會影響我們在項目立項和啟動時與不同醫療機構之間的合作。未來需要企業、醫院、政府能夠共同努力,實現更好的數據共享,這將有利于企業能夠針對有中國特色的癌種進行創新,滿足國內患者的醫療需求。”江寧軍博士呼吁多方應該盡快解決數據共享難題以造福患者。

隨著信息化進程的加快,數據的來源已不是問題。更為重要的是如何將海量的數據轉化為統一的、可用于研究應用的結構性數據,為藥物研發、臨床科研等提供有效助力。“現在跟醫療相關的一切活動,還有一些醫療行為,我們都可以利用大數據捕獲,之后怎么辦?可以通過人工智能來分析。”樊嘉說。

比如說,利用人工智能技術建立相應的模型,可篩選更符合試驗需要的目標患者,提高臨床試驗的效率和成功率;同時,在臨床的鑒別診斷上,也能明顯提高準確性;此外,它還能挖掘數據和傳染性疾病的潛在關聯,進行疾病風險預測、預警。樊嘉表示,中山醫院除了先行先試的病理、超聲、影像、核醫學等領域外,也在重點布局試點心血管病中心和肝癌中心兩大學科,進行大數據和人工智能的開發應用和研究。

“大數據、人工智能的應用是全方位的,不僅僅體現在藥物研發上,還體現在臨床科研研究、全生命周期的健康管理、疑難疾病診治、醫院管理等各個方面。”對于大數據和人工智能的未來,樊嘉充滿期許。

雖然有許多瓶頸尚待突破,但毫無疑問的是,隨著大數據技術、人工智能等技術的不斷成熟,以及有關數據政策和法律的完善,藥物研發的產業格局必將發生改變。未來,誰能有效解決這些關鍵問題,誰就能在激烈的角逐競爭中占據高地。

2020年中法衛生管理線上研討活動之《人工智能與腫瘤臨床科研和教育》及本次專訪得到了基石藥業的支持。

創立僅三年就成功登陸港股的基石藥業(香港聯交所代碼:2616),致力于打造中國領先的創新藥物“臨床開發引擎”。目前,基石藥業的產品管線已覆蓋超過55%的癌癥新增病例,包括肺癌、結直腸癌、胃癌、肝癌、食管癌。15款腫瘤候選藥物中,5款已處于關鍵性臨床后期,其中3款已經獲得美國FDA批準上市。其中,基石藥業全球首個GIST(胃腸道間質瘤)靶向藥物-阿泊替尼片已在海南博鰲樂城先行落地,中國患者將有望同步使用全球領先的創新藥物。此舉也意味著基石藥業在商業化道路上開始全面提速。

“高效的臨床開發模式有力地助推了新藥研發和商業化的步伐,基石藥業正從臨床開發階段加速邁進商業化階段。”基石藥業大中華區總經理兼公司商業化運營負責人趙萍女士指出,“2020年是基石藥業商業化提速的關鍵一年,將在年內實現十余項里程碑事件,包括5項以上NDA遞交以及7項數據發布。在可預見的未來,基石藥業將不斷加快腫瘤新藥上市步伐,以更快的速度惠及全球患者,推動腫瘤精準治療的發展。”
責任編輯:YYX

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