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大数据和人工智能成为药物研发的催化剂

姚小熊27 来源:人工智能实验室 作者:人工智能实验室 2020-10-29 09:38 次阅读
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持续上升的肿瘤发病率导致抗肿瘤药物市场增速明显,但其研发却面临着投入高、周期长、风险大等问题。肿瘤之难如何破局?迅速发展的大数据及人工智能技术,或成为缩短抗肿瘤药物马拉松式研发进程的重要突破点。

国产创新药驶入快车道

全球癌症负担正以惊人的速度增长。世界卫生组织(WHO)下属的国际癌症研究机构(IARC)最新的《2020年世界癌症报告》显示:预计全球每年新发癌症病例将从2018年的1800万人增加到2040年的2700万人,上升50%;其中,发展中国家增长的幅度高于发达国家。

随着癌症发病率的持续上升,抗肿瘤药物已成为制药领域的重点研究方向,其中又以免疫疗法和分子靶向药物为重中之重。有统计数据显示,2016年全球肿瘤药物市场规模高达1145亿美元,占全球药品销售规模的10.3%;预计2020年全球肿瘤药市场规模超过1500亿美元;而肿瘤免疫疗法市场预估超500亿美金(2022年)。

受庞大的未被满足的癌症用药市场以及政策红利、药品创新享受国家支持等因素的驱动,国产创新药迎来蓬勃发展的好时期,短短几年内已有一波国产创新药赶超上来,正不断促进中国的临床诊疗的实践和探索。

大数据成为药物研发“催化剂”

尽管药物研发市场潜力无限大,但想要在激烈的竞争中脱颖而出,显然并不是件容易的事情。众所周知,药物研发是一个投入高、周期长、风险大的工作,复旦大学附属中山医院院长樊嘉表示,一款新药从开始研发到临床试验再到投入市场,通常需要10-15年;但如今,随着数字经济时代的到来,大数据、人工智能等技术的应用,将大大缩短药物研发时间,提升效率和质量。

“我们知道,对药的研发,有药理、毒理、化学(合成)、抗体等多个学科领域。通过大数据的一些形式能够优选到最好的,提炼到最有效的目标药物,加快临床试验速度。”樊嘉说。

此外,在药物研发的临床试验中,通过大数据,可以对病人进行观察和跟踪,做到实时精准、精确,病人也会有很好的依从性;同时也可以做国外的多中心研究,实现数据的交换、获取和利用。樊嘉透露,中山医院现在正在建立大数据和人工智能中心。“我们不仅仅是为药物研发服务,为平时的诊断和治疗服务,更是为临床研究服务。”

在以大数据、人工智能等方式参与的新药研发中,企业是不可或缺的一环。他们往往面临着更大的挑战,即便是一些正在研发的药物已取得一定疗效,仍需要数年才能上市,因为还要进行大量临床试验,以验证其在安全性和有效性等方面是否达标。

临床试验是验证一个药物的有效性和安全性的最佳方法。但临床开发难度大、要求高,即使在发展水平最高的欧美国家,每10个进入临床开发的药物,大约只有一个能成功。与欧美国家相比,中国临床开发起步晚,开展临床研究所面临的挑战更大。

要打破临床开发的瓶颈,应该主动利用数字经济时代的优势,挖掘临床需求,解决临床需求,更经济、更有针对性地开发药物,提高成功率。基石药业董事长兼首席执行官江宁军博士表示:“基石临床开发平台借助运用大数据、人工智能等相关技术,赋能临床试验的各个阶段。”

“我们实时监测临床试验数据,并从中识别风险,以提升临床试验的成功率。”江宁军博士补充道,“展望未来,借助人工智能科技高效地进行数据整理,生成临床试验报告内容,并支持药品注册工作,也是我们可以探索的方向。”

大数据、AI落地瓶颈待破

尽管大数据、人工智能(AI)等已成为药物研发的重要手段,但真正推动其在医药领域落地,仍面临着一些困难和挑战。在近日复旦大学医院管理所举办的中法卫生管理线上研讨活动中,来自国内外肿瘤领域的医院管理专家就这些症结进行了深入的探讨。

在医院管理专家们看来,结构化的大数据应用难题首当其冲,就医院层面而言,从HIS系统上提取结构化的数据会非常有助于大数据利用,但临床一线病历又很难真正用结构化的语言进行简单描述;其次,在数据共享也很难全面放开,特别是对于凝结了医院劳动力的这种无形资产的数据,国内尚未建立起类似知识产权保护的成熟机制,一旦放开,医院权益很有可能受到伤害;最后,数据往往会经过多方机构使用,涉及人员众多、层次复杂、数据价值界定不清晰等,在安全防范以及隐私保护上争议颇多。

“目前流行病数据不全,各医院间数据结构不统一,数据不对外共享,这些都会影响我们在项目立项和启动时与不同医疗机构之间的合作。未来需要企业、医院、政府能够共同努力,实现更好的数据共享,这将有利于企业能够针对有中国特色的癌种进行创新,满足国内患者的医疗需求。”江宁军博士呼吁多方应该尽快解决数据共享难题以造福患者。

随着信息化进程的加快,数据的来源已不是问题。更为重要的是如何将海量的数据转化为统一的、可用于研究应用的结构性数据,为药物研发、临床科研等提供有效助力。“现在跟医疗相关的一切活动,还有一些医疗行为,我们都可以利用大数据捕获,之后怎么办?可以通过人工智能来分析。”樊嘉说。

比如说,利用人工智能技术建立相应的模型,可筛选更符合试验需要的目标患者,提高临床试验的效率和成功率;同时,在临床的鉴别诊断上,也能明显提高准确性;此外,它还能挖掘数据和传染性疾病的潜在关联,进行疾病风险预测、预警。樊嘉表示,中山医院除了先行先试的病理、超声、影像、核医学等领域外,也在重点布局试点心血管病中心和肝癌中心两大学科,进行大数据和人工智能的开发应用和研究。

“大数据、人工智能的应用是全方位的,不仅仅体现在药物研发上,还体现在临床科研研究、全生命周期的健康管理、疑难疾病诊治、医院管理等各个方面。”对于大数据和人工智能的未来,樊嘉充满期许。

虽然有许多瓶颈尚待突破,但毫无疑问的是,随着大数据技术、人工智能等技术的不断成熟,以及有关数据政策和法律的完善,药物研发的产业格局必将发生改变。未来,谁能有效解决这些关键问题,谁就能在激烈的角逐竞争中占据高地。

2020年中法卫生管理线上研讨活动之《人工智能与肿瘤临床科研和教育》及本次专访得到了基石药业的支持。

创立仅三年就成功登陆港股的基石药业(香港联交所代码:2616),致力于打造中国领先的创新药物“临床开发引擎”。目前,基石药业的产品管线已覆盖超过55%的癌症新增病例,包括肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌、食管癌。15款肿瘤候选药物中,5款已处于关键性临床后期,其中3款已经获得美国FDA批准上市。其中,基石药业全球首个GIST(胃肠道间质瘤)靶向药物-阿泊替尼片已在海南博鳌乐城先行落地,中国患者将有望同步使用全球领先的创新药物。此举也意味着基石药业在商业化道路上开始全面提速。

“高效的临床开发模式有力地助推了新药研发和商业化的步伐,基石药业正从临床开发阶段加速迈进商业化阶段。”基石药业大中华区总经理兼公司商业化运营负责人赵萍女士指出,“2020年是基石药业商业化提速的关键一年,将在年内实现十余项里程碑事件,包括5项以上NDA递交以及7项数据发布。在可预见的未来,基石药业将不断加快肿瘤新药上市步伐,以更快的速度惠及全球患者,推动肿瘤精准治疗的发展。”
责任编辑:YYX

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