编辑/凯霞
人工智能 (AI) 处于现代技术的最前沿，并已开始与生物技术领域并驾齐驱。许多生物制药公司正在使用 AI 来推动创新、改进流程并探索新的商业模式。
主要的药物发现公司意识到，AI 有可能为他们提供关键的商业利益。它可以对海量数据库进行分析，加速研发，节约成本，促进有效决策。
包括阿斯利康 (AstraZeneca)、辉瑞 (Pfizer) 和强生 (Johnson & Johnson) 在内的大公司在将 AI 与基因组学和工程工具整合到制药应用领域方面取得了巨大进展，因为这有助于改进目标识别和验证。
由于新药上市平均需要 10-15 年时间，其中一半时间用于临床试验，因此公司正在使用 AI 模型来帮助加速临床试验，并更清晰地感知疾病。还可以更快地确定合适的病例，并支持新的临床研究设计。
早期和热切的采用者
作为 AI 的早期采用者，阿斯利康正在使用知识图谱和图像分析来收集有关疾病的新见解，并比人类病理学家快 30% 识别生物标志物。
2019 年 9 月，阿斯利康与纽约的 Schrodinger 达成协议，使用该公司的先进计算平台来帮助加速药物开发。
与总部位于奥克兰的 Eko、总部位于波士顿的 BERG 和总部位于纽约的 Renalytix AI 等药物狩猎 AI 专家的合作，凸显了阿斯利康对使用 AI 算法和超级计算机进行药物发现的兴趣。今年 2 月，这家全球领导者与专门从事机器学习的 Mila-Quebec AI Institute 增加了其 AI 合作。
今年 1 月，BenevolentAI 宣布，阿斯利康从他们 2019 年的合作中选择了第一个 AI 生成的药物靶点——一种新型慢性肾病（CKD）靶点。
辉瑞正在通过「辉瑞突破性增长计划（Pfizer Breakthrough Growth Initiative）」投资 1.2 亿美元用于生物技术创新，已有效利用 AI 进行 COVID-19 疫苗试验并简化分销。该公司利用数字技术和 AI 在不到一年的时间内将其疫苗推向市场。
辉瑞还一直在利用 AI 和预测分析来实现药品开发的现代化、精简和简化。
2018 年，辉瑞与 XtalPi 签署了一项战略研究合作，以开发一个混合物理和 AI 驱动的软件平台，用于对类药物小分子进行精确的分子建模。XtalPi 开发了使用 AI 来识别和建模最有前途的新药物化合物的软件。紧随其后，2020 年，辉瑞与总部位于罗克维尔的 Insilico Medicine 合作，挖掘药物靶点的数据。
总部位于波士顿的真实世界数据和人工智能公司 ConcertAI（前身为 Concerto HealthAI）正在利用制药行业对该技术的热情获利。2019 年，它与辉瑞签署了一份真实世界的肿瘤学数据合作协议，后来扩大了交易范围，以研究其他疾病领域。
今年 8 月，ConcertAI 透露，它正在扩大与 Janssen Research & Development （强生）的合作伙伴关系，以在 AI 的帮助下改进研究设计，并使临床试验多样化。
Janssen 还与总部位于剑桥的软件解决方案提供商 nference 合作，将 AI 应用于新目标和疾病子集的识别和选择，以帮助治疗计划。Janssen 将利用推理 AI 平台在 Janssen 研发组织中创建统一的数据科学驱动的连接结构。
但并不是只有这些公司声称，AI 可以改变药物发现，并从科幻小说变成现实。随着 AI 驱动的解决方案越来越受欢迎，主要生物制药公司和 AI 驱动的公司之间的合作伙伴关系越来越多。
目标很简单：将创新科学转化为改变生命的药物
最近，肺部健康 AI 公司 Optellum 与强生的肺癌项目合作，以应用其 AI 驱动的临床决策支持平台来改变早期肺癌治疗。Optellum 软件于 2021 年 3 月获得美国食品和药物管理局 (FDA) 的批准，并已在美国领先医院的临床护理中实施 Optellum 的路线图，从肺癌诊断和治疗扩展到其他致命的肺部疾病，包括间质性肺疾病 (ILD) 和慢性阻塞性肺疾病 (COPD)。
在今年年初签署的一项研发协议中，勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）正与谷歌量子人工智能（Google Quantum AI）合作，利用量子计算来加速和优化未来新药的发现。该公司还与 Insilico Medicine 合作，使用 AI 技术识别潜在的治疗目标。
AI 正在引导制药公司走向快速创新的新时代。像 Exscientia 这样的基于 AI 的药物发现公司，在牛津和迈阿密设有办事处，已经在利用 AI 对化合物进行建模，以创造新药，从而减少寻找新药的时间和成本。
Exscientia 首席执行官 Andrew Hopkins 认为，其公司的专业化流程可以将药物发现时间从 4.5 年缩短至 12 个月，并将研发成本降低 80%。Hopkins 应该知道。最近，BMS 和 Exscientia 之间价值 12 亿美元的合同，选择了一种 AI 设计的免疫调节候选药物。Exscientia 将获得 2000 万美元用于探索研究。
Exscientia 有一段成功的历史。由于与 GSK 合作，该公司开发了首个以 AI 为动力的 COPD 治疗方法。该药物已进入人体试验，并显示出前景。
Exscientia 还与罗氏、赛诺菲和拜耳等大型制药公司合作。
AI 引领新药靶点、个性化医疗
由于 AI 有助于产生洞察力，几家公司正在利用它拓宽所使用的数据来源，帮助将分子更早地进入疾病状态。
在阿斯利康网站上发表的一篇论文中，三位高管写道：
「许多疾病，如肝脏、肾脏和心脏病，都是由炎症等常见机制导致的，但我们尝试将它们全部视为单独的实体。过去，我们一直在以一种非常孤立的方式接近科学，只关注一个特定的器官或疾病，而实际上这些情况与共同的生物学相关联，这阻碍了我们。」
AI 正在帮助分析多个复杂的数据集，以捕获有关对象或概念（例如基因、药物、疾病或分子通路）的详细信息以及它们之间的关系。它有助于发现新的见解和可能的药物靶点，以及在探索这个庞大的互连数据空间时重新利用现有药物的机会。
从识别新目标到招募和设计更好的临床试验，AI 正在推动个性化医疗策略，并加快新药的设计和开发。
在 AI 的帮助下，小分子结合的预测是基于数百万次实验亲和力测量和数千个蛋白质结构生成的。
位于旧金山的 Atomwise 为礼来、拜耳和 Bridge Biotherapeutics 等合作伙伴协助基于结构的小分子药物发现。
AtomNet 是一种基于结构的深度卷积神经网络，旨在预测用于药物发现应用的小分子的生物活性，斯坦福大学的研究人员通过该工具运行 680 万个小分子，以确定它们是否针对与帕金森病有关的蛋白 Miro1。
美国在药物发现的 AI 方面处于领先地位
尽管亚太地区已经开始积极增加对外国公司(主要是美国公司)的投资，但就药物研发公司的人工智能比例而言，美国仍然稳居领先地位。
在研究公司 DKA Pharma 追踪的 240 家 2020 年上市的 AI 公司中，美国占 54.4%，占据了最大份额，其次是英国，占 14.2%。加拿大以 6.7% 位列第五。美国拥有全球一半以上的 AI 药物研发公司。
相关报道：https://www.biospace.com/article/biopharma-ai-collaborations-driving-innovative-change-in-drug-development-/
