21世纪经济报道|中经合李帅：AI赋能药物研发背后的逻辑
新药研发周期长、成功率低以及研发费用高 ， 一直是困扰制药企业的魔咒 。 最新数据显示 ， 平均需要约14年 ， 花费26亿美元才能将一款新药成功推上市场 。 AI技术日新月异的发展给很多行业带来了变革 ， 制药业也同样将受益于AI带来的技术红利 ， 来解决行业痛点 ， 提高药物开发效率 。 也因此 ， 全球诞生了超过200多家专注于AI制药的创新创业公司 。
一、 什么是AI赋能的药物开发？
新药研发是一项环节多、时间长、风险高的工程 ， 主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市4个阶段 。 药物发现阶段主要涉及疾病选择、靶点发现和化合物合成；临床前研究阶段则以化合物筛选、晶型预测、化合物验证为主 ， 包括药物的构效关系分析、稳定性分析、安全性评价和ADMET分析等；临床研究阶段以患者招募、临床试验和药物重定向为主 ， 涉及用药方案、药效试验、患者观察记录、优化改进等；审批与上市阶段主要是政府药品主管机构对药企研发的新药进行审批 ， 是新药流入市场的最后关口 。
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人工智能是赋予计算机感知、学习、推理及协助决策的能力 ， 从而通过与人类相似的方式来解决问题的一组技术 。 利用AI技术在自然语言处理、图像识别、深度学习和认知计算等方面的优势 ， 可以协助药物专家提高新药研发各个环节的效率 。 简单来说 ， AI主要可以帮助人类找到难以发现的潜在关系和利用算法来增强计算能力 。 AI具备自然语言处理、图像识别、机器学习和深度学习能力 ， 不仅能够更快地发现显性关系而且能够挖掘那些不易被药物专家发现的隐性关系 ， 构建药物、疾病和基因之间的深层次关系 。 在计算方面 ， AI具备的强大认知计算能力 ， 可以对候选化合物进行虚拟筛选 ， 更快的筛选出具有较高活性的化合物为后期临床试验做准备 。 AI在新药研发领域主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选、性质预测、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计和药物重定向等多个应用场景 。 DEEP KNOWLEDGE ANALYTICS “PHARMA DIVISION” 对全球150家AI制药创业公司的分析报告《AI FOR DRUG DISCOVERY, BIOMARKER DEVELOPMENT AND ADVANCED R&D LANDSCAPE OVERVIEW 2019 / Q1”》指出 ， 聚焦于利用AI进行药物设计的公司最多 ， 其次是数据收集和分析 。
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二、 AI赋能药物研发领域繁荣的背后逻辑
新药研发面临着研发周期长 ， 成功率低 ， 费用高的问题 ， 提升cost effective是当前药企发展的重要议题 ， AI会是一个强有力的突破点 ， 也因此近年在AI制药领域诞生了数百家的创业公司 。
从全球医药市场销售额看 ， 2017年已经突破12000亿美元 ， 预计到2021年销售总额可达到14750亿美元2012~2021年的年均复合增长率为4.9% 。 而同时期中国医药市场的销售额将从2012年的770亿美元增长到2021年的1780亿美元 ， 年均复合增长率达到9.8% ， 是全球医药市场的2倍 。 这表明全球医药市场在稳步增长 ， 而中国医药市场的增长更快 ， 具备更好的发展潜力 。
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虽然医药市场在稳定增长 ， 但是药物研发成本越来越高 。 EvaluatePharma2019年的报告显示 ， 2018年全球药企的研发费用达到了1790亿美元 ， 预计2024年会达到2130亿美元 ， 年复合增长率约3% ， 约占销售收入的20% 。 研发成本日益增高 ， 是药企的重要成本支出 。
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从中国的具体情况来说 ， 政府从2015年开始进行了大力的医疗体制改革 ， 目的是降低医保支出 ， 解决看病难看病贵的问题 。 中国医疗正在经历从保证基本需求向提高优质医疗医药可及性转变的过程 ， 即从首先解决有没有的问题 ， 转向解决质量和费用的问题 。 在制药领域 ， 2016年3月5日 ， 国务院办公厅印发《关于开展仿制药质量和疗效一致性评价的意见》（国办发〔2016〕8号） ， 标志中国仿制药质量和疗效一致性评价工作全面展开 。 以前中国仿制药有自己的特点 ， 很多仿制药与原研药在质量上有较大区别 ， 原研药专利悬崖现象在中国没有出现 ， 药品价格居高不下 ， 而仿制药一致性评价政策的实施就是解决药品质量的问题 ， 使得仿制药疗效与原研一致 。 2018年开始推行药品集中采购政策解决药品价格问题 。 同年12月6日“4+7”集采中药品的中标价格大幅下降 ， 平均降幅达到了52% 。 药品巨大幅度的降价使得仿制药的利润空间非常有限 ， 迫使制药企业必须要进行创新药的研发才可能赢得继续生存发展的一席之地 。 然而创新药需要大量的资金和时间 ， 考虑研发失败的风险 ， 新的数据估算一款创新药成功上市需要26亿美元大约14年的研发周期 ， 大概比2003年增长了145% ， 巨额的成本是一般药企难以负担的 ， 所以有效够降低药物研发成本是药企的必然之路 。 也因此AI技术赋能制药领域备受关注 ， 成为了2019年最热的话题之一 。
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