【財經分析】人工智能制藥迎來關鍵節點 業界期待盡快跨越“臨界點”

      2023-07-03 21:30:35

      經過多年積累,人工智能制藥進入加速跑階段。近日,人工智能制藥公司英矽智能宣布,該企業研發的抗纖維化小分子候選藥物INS018_055已完成Ⅱ期臨床試驗首批患者給藥,這標志著首款由生成式人工智能完成新穎靶點發現和分子設計的候選藥物已推進至Ⅱ期臨床試驗驗證階段。


      (資料圖片僅供參考)

      目前,英矽智能已向港交所提交了招股書,如進程順利將成為國內人工智能制藥第一股。和傳統藥物研發相比,人工智能制藥優勢何在?首款進入Ⅱ期臨床階段的人工智能藥物后續進展如何?人工智能制藥未來還面臨哪些挑戰?

      首款AI藥物鎖定特發性肺纖維化

      對于INS018_055Ⅱ期臨床試驗,英矽智能聯合首席執行官兼首席科學官任峰介紹,該試驗旨在評價INS018_055口服給藥12周用于治療特發性肺纖維化(IPF)受試者的安全性、耐受性、藥代動力學和有效性。

      據介紹,特發性肺纖維化是間質性肺病里,在診斷和治療方面,都是比較難以攻克的一個疾病。有業內人士表示,特發性肺纖維化在所有的間質性肺病里預后是最差的,而且對于常規的糖皮質激素和免疫制劑治療的療效很不理想。

      “一般來說,特發性肺纖維化患者平均在確診四年左右就會死亡,在醫學領域存在巨大未被滿足的需求。并且,這一疾病已經有很多組學數據,有利于AI找到合適的靶點,這就是首款AI藥物瞄準特發性肺纖維化的理由所在。”任峰說。

      任峰介紹,為在更大人群中檢驗INS018_055候選藥物,英矽智能計劃在中國和美國近40個研究中心招募60例特發性肺纖維化患者同步開展Ⅱ期臨床試驗,這也是該AI藥物首次在患者群體中展開驗證。英矽智能已于2023年4月開啟中國患者招募,并于2023年6月獲得美國FDA臨床試驗批件,獲準在美國開展針對INS018_055的Ⅱ期臨床試驗。

      此前,該候選藥物在2023年初發布了I期臨床試驗數據,并獲得FDA孤兒藥資格認定。在新西蘭和中國開展的國際多中心I期臨床試驗中,INS018_055分別在78和48例健康受試者中完成了測試。研究結果顯示,INS018_055具有良好的安全性、耐受性、藥代動力學(PK)特性。

      從靶點到化合物 瞄準新藥研發痛點

      自2014年成立以來,英矽智能持續探索將生成式人工智能應用于藥物研發領域。目前,該企業在人工智能平臺基礎上擴展多元化應用功能,推出了覆蓋生物學、化學和藥物臨床開發的商業化平臺Pharma.AI。

      包括英矽智能在內,近年來,人工智能制藥行業正在進入爆發期。相關數據顯示,全球已有超過40家AI制藥企業的80多條藥物管線進入臨床階段。除英矽智能外,國內幾家有代表性的人工智能制藥企業如晶泰科技、深勢科技紛紛落戶上海張江科學城。

      之所以如此多企業看重這一賽道,主要是由于傳統制藥行業普遍面臨較多行業痛點。“傳統新藥研發主要面臨三大痛點,一是和生物學相關,找不到合適的靶點;二是和化學相關,找不到成藥性好、結構新穎的化合物;三是和臨床試驗相關,從藥物研發歷史看,臨床試驗方案設計與新藥研發的成敗息息相關。”任峰說。

      正是這三大痛點,讓生物醫藥行業陷入“倒摩爾定律”的怪圈:即投入巨量資源,但新藥研發的成功率、回報率逐步走低。行業統計數據顯示,目前一款新藥的平均研發周期達到10年以上,投入資金在20億美元左右。

      任峰介紹,針對上述三個痛點,英矽智能的Pharma.AI設計了三個平臺,分別為PandaOmics,通過深度解讀組學數據及分析全類型數據,發現和評估合適的藥物靶點;Chemistry42平臺,針對選定靶點從無到有設計出具有特定屬性的化合物;InClinico完善臨床試驗方案設計并對成功概率進行預測。

      從實際應用情況看,人工智能制藥顯示了較大的潛力:INS018_055從靶點發現到確定臨床前候選藥物僅耗時18個月,研發投入僅數百萬美元。2021年以來,英矽智能已經提名12款臨床前候選化合物,其中3款處于臨床階段。

      期待盡快跨越“臨界點”

      盡管行業賽道火熱,但業內普遍認為,人工智能制藥行業發展還面臨較大挑戰。比如在人才方面,人工智能+醫藥研發需要大量既精通人工智能算法,又懂生物醫藥研發的人才,需要加大培養力度。

      在可供使用的關鍵數據方面,一方面數據收集受法律法規的限制,另一方面,醫療機構的診療信息普遍存在記錄信息不全、數據格式不統一等問題,將其清洗、整理為可供人工智能平臺使用的數據,難度較大。

      任峰介紹,以正在推進的INS018_055為例,該款藥物所使用的數據,更多是依據英矽智能數年積累下的公開發表的數據。他認為,未來的人工智能制藥重心將從算法向數據過渡,獨有的、充分的數據將成為人工智能制藥企業的護城河。

      從目前情況看,人工智能對于單一維度的任務完成較好,如藥物和蛋白分子結合的效果,但對于“毒理和藥代動力學”這種數據少、多維度和復雜性的任務,還需要技術的持續進步。

      一款新藥是否成功最終還是需要通過上市銷售來驗證。“目前,還沒有一款通過人工智能研制的藥物獲批上市,也就是說人工智能制藥還沒有完全經過實踐檢驗。”任峰說。

      賽迪顧問此前預計,到2023-2025年,將有一批AI研發的藥物進入有“死亡之谷”之稱的Ⅱ期臨床,到2026-2027年才有可能出現首個上市的AI制藥產品。

      任峰表示,一旦AI制藥完成臨床試驗并獲批上市,將成為行業發展的標志性事件,推動更多傳統藥企加速向AI制藥轉型。

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