揭秘新藥研發(fā)效率大提速背后的“硬核”

2021-10-09 17:33

《科創(chuàng)板日報》(上海,記者金小莫)訊,從研發(fā)效率來看,可以說,新藥研發(fā)始終是在“手工業(yè)”的維度里發(fā)展:一種新藥的研發(fā)平均耗時十年以上,研發(fā)投入超過10億美元,成功率卻不足1/10。AI、類器官等技術(shù)的共同演進,則將推動新藥研制跨入“數(shù)字化時代”。

我們正在這條路上——

日前,在由中共嘉興市委、嘉興市人民政府、《麻省理工科技評論》中國主辦,中共嘉興市委/人才工作領(lǐng)導小組辦公室、中共南湖區(qū)委、南湖區(qū)人民政府,以及DeepTech承辦的“TALENTS南湖暢想-前沿產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢論壇”上,《科創(chuàng)板日報》記者在現(xiàn)場采訪獲悉,有借用AI技術(shù)的企業(yè)僅成立1年就已將在研藥物推進至臨床I期階段,研發(fā)成功率提升了20%-70%。

“以前是十年一個藥,今后,一年里就有機會推進十條在研管線到IND階段(記者注:新藥臨床試驗)。”劑泰醫(yī)藥CEO賴才達告訴《科創(chuàng)板日報》記者。公開資料顯示,劑泰醫(yī)藥是全球首家以人工智能驅(qū)動“藥物遞送”公司。

研發(fā)的每個環(huán)節(jié)都有提升空間

從新藥研發(fā)的整個鏈條來看,大致可分為兩個階段,一是臨床前研發(fā),主要在實驗室中完成,包括靶點發(fā)現(xiàn)、制劑成型、體外實驗和動物實驗;二是臨床研發(fā),主要考察藥物在進入人體后的真實反應,包括臨床I期、II期和III期。

大體來看,前者的不確定性更大,后者的成本更高——實驗室研發(fā)環(huán)境與人體真實的生理環(huán)境存在差異,因此,當藥物從實驗室階段進入人體試驗后,實際藥效到底如何,對研發(fā)人員來說有點像在“摸盲盒”;反之,若能在較早期的研發(fā)階段就盡可能模擬出人體真實的環(huán)境,從邏輯上講,就可縮短研發(fā)時間、降低成本并提高成功率。

賴才達告訴《科創(chuàng)板日報》記者,在美國波士頓地區(qū),有大量的初創(chuàng)型企業(yè)正在做類似的事情。劑泰醫(yī)藥選擇切入的環(huán)節(jié)系藥物遞送,后者決定了藥物如何進入人體、進入人體后又如何被“送到它該去的地方”,并發(fā)揮功效,其核心為藥物遞送系統(tǒng)。

“如果把藥物比作衛(wèi)星,那么遞送系統(tǒng)就是火箭。”賴才達以科普為例稱,對于創(chuàng)新藥來說,大約有30%-40%的臨床前新藥分子因為遞送系統(tǒng)的問題而宣告失敗;而對于仿制藥來說,通過制劑創(chuàng)新,實現(xiàn)老藥新用,來謀求延長產(chǎn)品生命周期,是性價比更高的做法。

看好這一前景,目前,華海藥業(yè)、博騰藥業(yè)已與劑泰醫(yī)藥達成戰(zhàn)略合作協(xié)議。賴才達還透露稱,全國TOP10的制藥企業(yè)及全球頂尖藥企基本都已與劑泰醫(yī)藥有過接觸,并有初步合作意向。

在前述會場上,《科創(chuàng)板日報》記者還遇到了希格生科創(chuàng)始人兼CEO張海生博士,后者通過獨有的疾病模型以及AI分子篩選,僅歷時半年多,就將一款全球原創(chuàng)新藥推進到PCC(記者注:臨床前候選化合物)階段,預計未來1年可申報IND,3年后或完成臨床II期——與傳統(tǒng)新藥研發(fā)模式相比,其研發(fā)時間大大縮短!

高仿真人體環(huán)境

這些是如何做到的?在與前述創(chuàng)業(yè)者交流過程中,《科創(chuàng)板日報》記者了解到,他們的核心秘笈均在于通過創(chuàng)新性的技術(shù)方法,實現(xiàn)了對人體環(huán)境的高仿真。

在劑泰醫(yī)藥,其核心平臺之一系專有的高通量平臺,可模擬胃液、腸液、血漿、細胞微環(huán)境等人體環(huán)境,進而在實驗室模擬出藥物進入人體后會發(fā)生的各種反應,并探究藥物本身與人體環(huán)境的相互作用關(guān)系。此外,平臺還實現(xiàn)了基本實驗操作的自動化,擺脫人力限制,效率上,實現(xiàn)了“1個人當20個人來用”。

在希格生科,該高仿真則通過一套3D疾病模型平臺來實現(xiàn)。

“已有研究表明,把癌癥病人的癌細胞組織同時進行2D細胞和3D類器官培養(yǎng),一段時間后,再對所培養(yǎng)的2D細胞和3D類器官分別進行基因測序,會發(fā)現(xiàn)3D類器官能夠90%還原出病人腫瘤特征,而2D細胞已經(jīng)面目全非了。”張海生稱,希格生科即成功建立了一套3D疾病模型的平臺,這就好比是在實驗室裝了一個高仿真的“虛擬病人”,用它來篩選藥物,成功率更高、研發(fā)速度也更快。

生物醫(yī)學的基建正在進行

此間,數(shù)據(jù)與AI算法是實現(xiàn)這種高仿真的技術(shù)要素之一。

賴才達表示,劑泰醫(yī)藥可針對不同的藥物遞送途徑產(chǎn)生仿真的物理學數(shù)據(jù)和參數(shù),再利用第一性原理,量子化學計算獲得的物理參數(shù)和實驗數(shù)據(jù)與 AI 結(jié)合完成建模模型,這樣,AI可搜尋到復雜分子信息和藥物制劑的組合集群高達10的20至30次方。

張海生所創(chuàng)立希格生科則基于特定疾病患者特征所建立了幾個模型,以此對初步篩查得到的藥物分子式進行評價,并且具有伴隨診斷的標記物,在臨床試驗階段即篩選出最合適的病人,這樣不僅大大降低了臨床實驗的成本,而且可以提高臨床實驗的成功率。

這或許還只是新技術(shù)變革制藥行業(yè)的第一步。

煥一生物聯(lián)合創(chuàng)始人/CEO文雯對《科創(chuàng)板日報》記者表示,人體內(nèi)的生物調(diào)控網(wǎng)絡(luò)包含大量的生物信息,煥一生物通過臨床合作收集到這些數(shù)據(jù)后,再對之進行結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析,以期從中窺見疾病的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和潛在的生物標志物和靶點,推動疾病的篩查、診療,并加速新藥和新診斷方法的研發(fā)。目前,煥一生物專注免疫領(lǐng)域賦能生物標志物和靶點研發(fā)。

據(jù)文雯觀察,目前,在生物醫(yī)學領(lǐng)域正在進行類似于5G建基站似的“基建”活動:兩三年前,例如代謝組學、蛋白組學領(lǐng)域還很難拿到大規(guī)模可回溯性分析的數(shù)據(jù)源,所以數(shù)據(jù)一直不能得到有效的利用;而現(xiàn)在,越來越多人參與到多組學的整合分析、構(gòu)建數(shù)字化的生物調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中。

通過生物樣本獲得的多組學數(shù)據(jù)的收集、歸整、算法的進步等“正在加速整個閉環(huán)的形成”。

文雯稱,原來,新藥創(chuàng)新的流程大致是:科學家閱讀文獻、與同行探討,得出一個假設(shè),再通過實驗對假設(shè)進行驗證,如此反復,因此,技術(shù)與產(chǎn)品的迭代效率非常低。隨著“生物數(shù)據(jù)基建”的完成,以及生物計算學的進步和人工智能技術(shù)的應用,接下來發(fā)展會是指數(shù)型的顛覆。

來源:科創(chuàng)板日報記者金婉霞