近日，英國《自然》雜志子刊《Nature Biotechnology》（自然生物科技）發(fā)表最新論文，公布全球首款利用人工智能（AI）技術發(fā)現(xiàn)的肺部疾病新藥INS018_055的最新人體臨床2期試驗結果。

論文中稱，在臨床前研究中，INS018_055在體內和體外試驗中均顯示出對特發(fā)性肺纖維化（IPF）的顯著療效，并在多個細胞系和多個物種的藥代動力學和安全性研究中顯示出良好的結果。這是全球首個利用AI技術研發(fā)的新藥所獲得的人體臨床2期試驗論文。

該消息發(fā)布后使得AI在藥物開發(fā)、制造和商業(yè)化方面的作用和將可能帶來的效益提升再次被重視。而在過去一年里，生成式AI熱潮中，市場對AI制藥公司的投資熱情一直存在。據權威機構統(tǒng)計，2023年AI制藥公司的Top 10總融資額約為15.3億美元，比2022年的9.26億美元增長了約65%，且更多涉及了生成式AI蛋白藥物、mRNA疫苗、基因編輯、非編碼RNA等前沿領域。

中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院主任醫(yī)師徐作軍教授就在接受記者采訪時表示，人工智能越來越應用于包括臨床科研方面的各個方面，包括疾病診斷、疾病治療、預后的判斷，也包括藥物研發(fā)。目前，人工智能在這些方面肯定會發(fā)揮越來越重要的作用。

“臨床醫(yī)生在開始學習的時候，都是按照每一個病的病因、發(fā)病機制、增長標準、臨床鑒別、診斷、治療縱向發(fā)展過程去深入。按照傳統(tǒng)的方法，研發(fā)藥物的過程也類似這樣。我們通過AI技術可以根據這些關鍵詞把可能的這個疾病都列到里面，然后再進行鑒別診斷，最后提出了有用的信息，或者研發(fā)出確實對疾病更有治療價值的藥物。這是一大方向?！毙熳鬈娊淌谡f。

在臨床對AI制藥報以較大信心的同時，AI制藥究竟能否走通臨床路徑，應用至實際開發(fā)與商業(yè)化？

AI制藥獲新進展

現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展至今，世界上仍有數(shù)千種疾病面臨“無藥可醫(yī)”甚至“無藥可用”的困境。而傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)耗時漫長成本高昂，且伴隨著極高的失敗率，超過90%的候選藥物在關鍵的臨床驗證階段折戟。不過，也正是由此，醫(yī)療保健領域正在經歷重要的數(shù)字化變革，人工智能對數(shù)據的利用被認為將徹底改變藥物研發(fā)模式。

根據《Nature Biotechnology》發(fā)布的研究，全面闡述了其首款由生成式AI發(fā)現(xiàn)和設計的潛在“全球首創(chuàng)”（first-in-class）TNIK抑制劑從人工智能算法開發(fā)到2期臨床試驗的研發(fā)歷程，并首次披露了該候選藥物在臨床前實驗和臨床試驗中的數(shù)據和表現(xiàn)。該研究突出了AI驅動的藥物發(fā)現(xiàn)方法帶來的降本增效優(yōu)勢，并強調了生成式AI技術在推動行業(yè)變革方面的巨大潛力。

TNIK為最有潛力的抗纖維化靶點，歷史研究曾揭示TNIK與多種纖維化驅動生物通路的間接關聯(lián)，但從未提出將其作為特發(fā)性肺纖維化（IPF）治療靶點。在隨后的臨床前研究中，INS018_055在體內和體外試驗中均顯示出對IPF的顯著療效，并在多個細胞系和多個物種的藥代動力學和安全性研究中顯示出良好的結果。此外，INS018_055還表現(xiàn)出泛纖維化抑制功能，在另外兩種動物模型中減輕了皮膚和腎臟纖維化?；谶@些研究，INS018_055于2021年2月被提名為臨床前候選化合物（PCC）。

在人體臨床研究中，INS018_055也交出了出色的答卷。2021年11月，在獲得PCC提名9個月后，INS018_055在澳大利亞的首次人體微劑量試驗中完成首批健康受試者給藥。該項人體微劑量試驗結果超出預期，展現(xiàn)了候選藥物良好的藥代動力學和安全性特征， 不僅完成了AI制藥臨床概念驗證，還為后續(xù)臨床試驗奠定了基礎。

在新西蘭和中國進行的I期試驗中，INS018_055分別在78名和48名健康受試者中進行了測試，完成了單次劑量遞增 （SAD）和多次劑量遞增（MAD）隊列研究。國際多中心1期臨床試驗得出了一致的結果，表明INS018_055具有良好的安全性、耐受性和藥代動力學 (PK) 特征，支持后續(xù)2期臨床試驗開展。

徐作軍教授介紹，目前IPF治療領域已有藥物，但從臨床三期結果來看，都是阻止肺功能力進行性下降，不能夠終止，更不能逆轉這個肺功能的下降。所以，現(xiàn)有藥物只是讓這個疾病進展的速度變慢，并不能完全滿足我們臨床的需要。

從國際到國內，2000年之后，距今20多年內，與IPF相關的藥物研究有幾十種，但是截至目前，能夠真正批準上市只有兩款藥物，即尼達尼布和吡非尼酮。

“在藥物使用過程中，現(xiàn)有藥物副作用都比較明顯。例如，尼達尼布的副作用主要是消化道癥狀。如腹瀉、肝功能受損；吡非尼酮的副作用呢是光過敏和胃腸道反應。目前，臨床上面對IPF沒有更好的藥物可選擇，這也是我們國內和國際上面很多研發(fā)單位在不斷地探索新藥的動力?！毙熳鬈娊淌谡f。

AI制藥行業(yè)面臨整合

AI制藥領域獲得的進展也使得這一市場獲得了較好的業(yè)績表現(xiàn)。根據灼識咨詢數(shù)據，目前，全球AI藥物研發(fā)最大的市場在北美，亞太地區(qū)排名第三，2018年的市場規(guī)模為5100萬美金，預計2025年市場規(guī)模將達到10億美金，復合增速為53.8%。全球市場規(guī)模將在2025年將達到36.8億美元。

灼識咨詢進一步分析指出，AI在藥物研發(fā)領域的應用優(yōu)勢主要有五方面：一是，縮短新藥發(fā)現(xiàn)時間；二是，節(jié)省成本，提高凈收入；三是，多特異性靶向。復雜疾病涉及數(shù)百種蛋白質，僅靶向其中一個靶點很難造成足夠影響。AI技術可嘗試尋找與數(shù)十種目標蛋白質相互作用但又避免與其他蛋白質相互作用的化合物；四是，提高預測準確性、藥物功效和安全性；五是，提供簡便制備流程。AI藥物篩選成功后系統(tǒng)都會生成一套相對簡單的制備工藝流程，方便藥企快速制備藥物，提高臨床研究的效率。

據21世紀經濟報道記者梳理，從中國AI輔助藥物研發(fā)行業(yè)競爭格局來看，目前包括晶泰科技、英矽智能、望石智慧、燧坤智能等在內的企業(yè)進展排名前列。2023年在美國生物醫(yī)藥公司融資最多的板塊是AI制藥公司，進入2024年這種高價值和大規(guī)模融資還在持續(xù)。但，隨著行業(yè)的發(fā)展，這個領域的泡沫會逐漸出清，有一些AI制藥公司會挺不下去，究竟誰能獲得最佳的市場表現(xiàn)，仍需進一步驗證。

英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學官任峰在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，中國從2018年到現(xiàn)在已經創(chuàng)立了超過百家AI制藥的公司，總有大浪淘沙的過程，之后一些真正的技術實力比較強的AI制藥公司依然會持續(xù)受到市場廣泛關注，而相對來看，技術能力不出眾或者是沒有很多落地實踐的AI制藥公司慢慢就會被淘汰，或者是被收購/并購。

“總體來看，AI制藥受到關注度是會持續(xù)提高，但是同時AI制藥行業(yè)正在面臨整合的過程，小的公司被并購收購，導致AI制藥公司總的數(shù)目減少，但是剩下的都是精華。”任峰說，不過從當前的進展來看，目前AI制藥的強項還是在前端，也就是在早期藥物發(fā)現(xiàn)階段，就是從靶點發(fā)現(xiàn)一直到臨床候選化合物提名。在后端，尤其進入臨床之后，目前AI制藥所能賦能的或者顯著加速的領域其實并不多。當下，還是要按照傳統(tǒng)的藥物研發(fā)的方式做臨床試驗。目前，全球進展最快的AI制藥的項目都是在臨床2期，依次推斷AI制藥要得到概念性的驗證大概也需要至少3年的時間，而這只是完成臨床2期的臨床概念驗證，并不是說到商業(yè)化。

“但另一方面AI制藥正在探索更多元化的商業(yè)化模式，比如有一些公司專注某些臨床前板塊做AI+CRO、有一些公司做臨床前的藥物研發(fā)服務、也有一些公司通過對外授權臨床前或者早期臨床管線實現(xiàn)收入，以此來實現(xiàn)AI制藥公司的商業(yè)化，而不是AI制藥公司開發(fā)的藥品商業(yè)化。”任峰說。

AI制藥破局點何在？

“AI+制藥”的模式在醫(yī)藥健康行業(yè)的應用前景十分廣闊，通過深度學習算法和大數(shù)據分析，AI可以更好地幫助醫(yī)生準確診斷疾病、提供個性化治療方案。

例如，華為云聯(lián)合中國科學院上海藥物研究所共同訓練而成的華為云盤古藥物分子大模型，就可以實現(xiàn)針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設計。西安交通大學第一附屬醫(yī)院劉冰教授團隊利用該大模型成功研發(fā)出一種新的“超級抗菌藥”，它有望成為全球近40年來首個新靶點、新類別的抗生素。借助大模型，先導藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至1個月，研發(fā)成本降低70%。

“AI+制藥”的模式雖然一定程度上提升了我國醫(yī)藥健康行業(yè)從業(yè)者的工作效率，但人工智能的融入過程也并非一帆風順。不過，值得注意的是，生成式AI掀起人工智能重塑醫(yī)學健康行業(yè)浪潮的同時，缺乏自創(chuàng)算法、數(shù)據隱私保護以及提高診斷精準度等成為未來亟需解決的問題。

例如，就目前國內AI制藥領域而言，最大阻礙是公共數(shù)據數(shù)量的局限。有券商醫(yī)藥行業(yè)分析師對21世紀經濟報道表示，行業(yè)數(shù)據量是不夠的。目前的人工智能技術在藥物開發(fā)上已經起到很大的作用，但是成果不夠多。

此外，盡管現(xiàn)在整個AI制藥發(fā)展趨勢，從單一的小分子，一直拓展到新興的ADC、抗體藥物、細胞治療、基因治療這些藥物類型上是一大趨勢。但是有很多時候這些嘗試并非能夠通過AI就能解決，想要將“AI+制藥”的模式推進至創(chuàng)新療法賽道，當下還有較長一段路徑要走。

“要想將這條路走順，一方面，線上和線下的體系不能完全獨立，需要結合；另一方面，兩者融合需要政府政策的配套支持；此外，AI和制藥的結合還是要以醫(yī)療價值為導向，需要考慮如何真正能夠對醫(yī)療結果產生影響，目前這仍處于探索的過程?！鄙鲜龇治鰩熤赋觯绕湓卺t(yī)療能力上，AI的運用仍處于起步階段，有很長的路要走，包括人才、組織上都還需要進一步發(fā)展提升。

“AI與制藥的結合是需要全社會共同來努力的，不是一個企業(yè)就能實現(xiàn)，需要生態(tài)圈上下游的伙伴一起合作，僅靠一家企業(yè)做不了也做不成。”該分析師補充道，中國新藥市場受到政策及資本的影響，可能會面臨不確定性，這方面就需要企業(yè)考慮如何加快研究效率真正進入全球競爭格局中，不斷試錯，降低整體的研發(fā)成本，以此提升競爭力。所以，未來幾年人工智能這一新技術將面臨較好的發(fā)展機遇，真正的走向AI助力藥物研發(fā)發(fā)展的新階段。

為了推動世界真正的走向AI助力藥物研發(fā)的新階段，新科技革命正在不斷涌現(xiàn)，旨在悄然征服包括新藥研發(fā)在內的多座險峰，促進AI與生命科學、藥物研發(fā)等領域的深度融合。雖然這條路不好走，但至少前景是光明的。

轉載來源：21世紀經濟報道 作者：季媛媛