AI制藥已在資本市場引發熱潮。據醫藥行業數據平臺智藥局近期披露，2024年上半年全球AI制藥融資有69起，投資額33.36億美元；中國AI制藥融資有22起，融資金額18.09億元。
行業專家表示，人工智能AI作為一種強大的工具，已經在藥物發現、設計、工藝優化、ADMET（藥物的吸收、分配、代謝、排泄和毒性）研究、臨床應用以及法規監管等多個制藥環節中展示了巨大潛力。
政策加持助力AI制藥
近年來，政府主管部門出臺了一系列振興及規范生物醫藥及AI新藥研發行業發展的產業政策。
今年7月，國家中醫藥管理局和國家數據局聯合印發《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》，其中強調用數字化支撐中醫藥科技創新，提出推動中醫藥科學數據應用，探索中醫藥科研新范式，以中醫藥科學數據助推技術創新，提出推動中藥全產業鏈數據協同以及提升中藥生產數智化水平等指導意見。
同為7月，《上海市人民政府辦公廳關于支持生物醫藥產業全鏈條創新發展的若干意見》發布。其中提出，要支持人工智能技術賦能藥物研發，建立隊列研究數據開放共享機制，打造高質量語料庫和行業數據集，完善醫療醫保數據資源合作利用機制。
早在2022年5月，國家發展改革委發布《"十四五"生物經濟發展規劃》。《規劃》提出利用云計算、大數據、人工智能等信息技術，對治療適應癥與新靶點驗證、臨床前與臨床試驗、產品設計優化與產業化等新藥研制過程進行全程監管，實現藥物產業的精準化研制與規模化發展。
北京、天津、上海、江蘇、浙江等地相繼出臺相關政策，明確對AI制藥技術予以大力支持，激發企業創新活力，縮短新藥上市周期，提高研發成功率。
AI在制藥領域有廣泛應用
據智藥局不完全統計，截至目前，中國AI制藥企業已有104家。部分AI制藥產品相繼進入臨床階段。
據了解，AI在藥物發現階段有廣泛應用。通過機器學習和深度學習，結合多種數據類型的算法，分析大量的生物數據和化學數據，從而預測和篩選出潛在的新藥分子。這種方法顯著提高了藥物發現的效率，減少了實驗的盲目性和資源浪費。
"在藥物設計過程中，AI可以模擬和預測藥物與靶點的相互作用，優化藥物結構，提升藥物效果和安全性。同時，AI還可以通過對生產數據的分析，幫助人們找到最優的生產參數，提升生產效率，降低生產成本。"在近日舉行的全球生物醫藥大會的專業論壇上，北京興源祥生物科技有限公司董事長張嚴源探討了人工智能與新型載藥技術在制藥行業中的應用。
"AI＋"正在重塑生物醫藥研發賽道。例如上海張江科學城的一家企業晶泰科技構建了AI+機器人實驗室工站集群，可覆蓋-20℃至140℃溫度區間的常見化學反應，并以自動化實驗流程取代大量傳統人工操作。借助自動化實驗生成的海量高質量數據，AI算法能夠在龐大的化學物質數據庫中高效搜索，精準識別潛在的藥物分子結構，加速新藥的設計與發現過程。
聯拓生物自2020年成立以來加速推動藥物研發。2021年11月，聯拓生物在美國納斯達克上市。"AI在新藥研發的應用日趨廣泛，以往需要20年研發的新藥進程有望縮短到5-8年。"聯拓生物高級副總裁、全球開發負責人呂承博士接受采訪表示。
"AI不僅提高了研發效率，縮短了研發周期，降低了研發成本，還大幅提升了藥品研發的成功率。"張嚴源強調，AI在ADMET研究中也展現出獨特的優勢。通過對藥物在體內吸收、分配、代謝、排泄和毒性的預測，AI可以幫助研究人員更早地發現和避免潛在的問題，提高藥物的安全性和有效性。
此外，AI在制藥監管中的應用亦不容忽視。"藥品屬于高度監管的行業，AI技術可以幫助人們更好地滿足監管要求。例如，通過對生產數據的自動化分析和報告，AI可以幫助人們更快速地響應監管機構的要求，減少人工操作的錯誤和延遲，提高合規性。"張嚴源指出，"AI技術可以通過實時監控和數據分析，幫助人們在生產過程中及時發現和解決問題，減少生產中的浪費和返工。同時，AI還可以通過預測模型，幫助人們在生產前就預見到可能的風險，提前采取措施，確保生產過程的穩定和產品的質量。"
AI制藥仍面對諸多挑戰
AI為制藥行業帶來深刻變革將是大勢所趨，對制藥工藝過程的效率提升和優化監管等環節都有裨益。
據藥融咨詢統計，目前國內制藥企業更多地是將AI技術用于工藝優化這個層面。如，沃時科技聚焦于小分子化合物，在AI+逆合成與工藝場景優化上發力，服務客戶主要為CRO、CDMO企業，幫助這些公司合成分子并在合成工藝上進行優化；大灣生物將AI技術主要應用于生物藥領域，該公司通過AI技術與生物技術，進行抗體蛋白類藥物CDMO工作，通過AI技術和生物工藝相結合，開發定點整合高表達細胞株。
但是，在AI制藥領域依然有諸多方面需要完善，挑戰依然嚴峻。專家表示，AI制藥的滲透率還有待提高，未來AI技術應參與制藥的更多環節，進一步提升新藥研發的效率。
盡管AI在藥物研發領域的應用前景廣闊，但也需要認識到它的局限性。據介紹，目前AI還無法完全替代人類的專業知識和經驗。例如，AI雖可分析大量的數據，但它不能像人類一樣理解這些數據的含義，也無法處理一些復雜的問題。其次，AI的應用也面臨著一些技術和倫理上的挑戰。例如，AI制藥依賴大量的數據，但在醫療領域，數據的隱私性和安全性至關重要。相關機構收集和使用患者數據時，必須確保獲得患者的知情同意，并且遵循相關法律法規的要求。目前的現狀是，數據的收集、存儲和使用過程并非完全透明，亟需加強數據安全保障措施，確保數據不被非法獲取和使用。
展望未來，業界普遍認為，智能制造技術的突破，將進一步推動制藥企業在生產環節中的風險管理和產品質量提升。但是，以AI技術為基礎的創新制藥雖然走在前沿，如何平衡科學研究與經濟利益值得深思。同時，數據的準確性、藥物安全性評估以及倫理問題等也是影響AI制藥未來發展的重要因素。（王查娜）
轉自：中國高新技術產業導報
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