中科計(jì)算(suàn)技(jì)術(shù)西部研究院圖靈·達爾文實驗室 張靜 潘斐斐 趙宇

現代醫(yī)學與“數(shù)據”和(hé)“計(jì)算(suàn)”有(yǒu)着密切的聯系，在學科與産業發展中，數(shù)字化是重要的推動力之一。随着生(shēng)命科學進入數(shù)字化時(shí)代，借助不斷發展的信息技(jì)術(shù)和(hé)高(gāo)端設備，人(rén)類有(yǒu)能力獲得(de)大(dà)到人(rén)體(tǐ)系統狀态，小(xiǎo)到分子結構信息的全方位數(shù)據。當計(jì)算(suàn)技(jì)術(shù)發展到能夠幫助我們理(lǐ)解複雜系統間(jiān)的深度因果關系網時(shí)，醫(yī)學領域将出現能夠産生(shēng)學科新洞見的體(tǐ)系。由此，“計(jì)算(suàn)醫(yī)學”概念被學界提出，并快速産生(shēng)産業化價值。

技(jì)術(shù)引領 為(wèi)醫(yī)藥産業帶來(lái)突破
　　
　　“計(jì)算(suàn)技(jì)術(shù)”與“醫(yī)學”是兩個(gè)快速發展的領域。技(jì)術(shù)、數(shù)據與需求之間(jiān)形成多(duō)梯次交叉融合，進而産生(shēng)了各種細分領域。從學科定義角度，使用廣義概念有(yǒu)利于為(wèi)科研創新提供更大(dà)的彈性空(kōng)間(jiān)，但(dàn)是産業通(tōng)常要面向特定需求提供特定形态的産品、服務，“計(jì)算(suàn)醫(yī)學”的細分産業內(nèi)涵需要有(yǒu)明(míng)晰的邊界。

　　以人(rén)工智能（AI）、高(gāo)性能計(jì)算(suàn)為(wèi)技(jì)術(shù)基礎，疊加以基因組學為(wèi)核心的醫(yī)療臨床數(shù)據，面向未被滿足的臨床需求形成的“AI+醫(yī)藥”産業細分領域，是當前這一階段“計(jì)算(suàn)醫(yī)學”技(jì)術(shù)體(tǐ)系下的新興業态。

　　浙江數(shù)字醫(yī)療衛生(shēng)技(jì)術(shù)研究院等機構，對當前AI在新藥研發中的應用場(chǎng)景進行(xíng)了調查，結果顯示：AI在新藥研發領域的應用，目前主要集中在化學小(xiǎo)分子藥、生(shēng)物類似藥和(hé)生(shēng)物制(zhì)劑的源頭研發上(shàng)，且多(duō)是“單點式”突破，應用于全過程的較少(shǎo)。而從發展前景來(lái)看，醫(yī)藥企業采用AI技(jì)術(shù)實現“數(shù)據導向”的藥物研發是普遍趨勢。

　　新一代基因測序技(jì)術(shù)帶來(lái)的數(shù)據廉價化趨勢，以及AI技(jì)術(shù)對非結構性數(shù)據的強大(dà)解讀能力使業界認識到，利用AI解讀生(shēng)物系統和(hé)發病機制(zhì)，讓醫(yī)藥産業迎來(lái)新機遇。

直面問題 機遇與挑戰并存
　　
　　“AI+醫(yī)藥”對我國醫(yī)藥産業轉型升級有(yǒu)重要意義。當前，我國在新一代AI技(jì)術(shù)領域與發達國家(jiā)差距不大(dà)，處于“并跑”地位。我國一直積極參與“AI+醫(yī)藥”底層技(jì)術(shù)研發的全球性項目，在該領域具備較好的技(jì)術(shù)積累。

　　中國科學院計(jì)算(suàn)技(jì)術(shù)研究所以參與“人(rén)類基因組計(jì)劃”為(wèi)起點，已經與國內(nèi)十餘家(jiā)知名醫(yī)療機構合作(zuò)，得(de)到了若幹來(lái)自真實世界的臨床療效驗證，并産生(shēng)了藥物研發領域最高(gāo)級别的驗證證據。從産業角度看，我國“AI+醫(yī)藥”創新企業的發展步伐與全球前沿發展幾乎同步，與國外企業的差距更多(duō)是在規模與業務成熟度方面，而不是在技(jì)術(shù)或業務形态上(shàng)。

　　近年來(lái)，國家(jiā)在醫(yī)藥産業領域出台了多(duō)項政策，以引導國內(nèi)醫(yī)藥企業開(kāi)展創新研發。工業和(hé)信息化部等9部門(mén)聯合發布了《“十四五”醫(yī)藥工業發展規劃》，國家(jiā)藥品監督管理(lǐ)局藥品審評中心發布《以臨床價值為(wèi)導向的抗腫瘤藥物臨床研發指導原則》，各地陸續出台“做(zuò)強做(zuò)大(dà)生(shēng)物醫(yī)藥産業行(xíng)動計(jì)劃”“征集醫(yī)藥領域創新項目”等，助力藥品創新研發。

　　作(zuò)為(wèi)全球第二大(dà)藥品交易市場(chǎng)，中國在新藥研發領域面臨的形勢依然嚴峻：新藥研發原始創新不足，本土創新原研藥數(shù)量落後于國外，罕見病藥市場(chǎng)被國外壟斷；新藥研發方向重複現象嚴重，新藥研發知識産權獲國際專利授權比重較低(dī)。我國的藥物研發主要以仿制(zhì)藥（me-too）和(hé)仿創藥（me-better）為(wèi)主，絕大(dà)部分企業的定位都在研發下遊，以承接醫(yī)藥生(shēng)産外包服務為(wèi)主。在靶點發現、候選藥物遴選、臨床試驗3個(gè)階段暴露的問題尤為(wèi)突出。

　　問題一：藥靶枯竭，難以支撐醫(yī)藥産業原始創新。依靠生(shēng)物化學技(jì)術(shù)發現藥靶紅利的時(shí)代已經結束。我國面臨藥企紮堆熱門(mén)靶點，缺乏原始創新的困境。

　　問題二：候選藥物的藥效評估不充分。藥企很(hěn)難科學地評估臨床試驗風險，隻能“以量取勝”，因此造成了巨大(dà)的研發資源浪費。

　　問題三：藥物臨床試驗失敗率高(gāo)，導緻創新藥研發成功率極低(dī)。臨床階段被稱為(wèi)新藥研發的“死亡之谷”。臨床試驗階段是整個(gè)藥物研發過程中投入高(gāo)、耗時(shí)長的階段，但(dàn)藥物上(shàng)市成功率僅有(yǒu)8%。

　　中國工程院院士、河(hé)北醫(yī)科大(dà)學教授叢斌提出，改變生(shēng)命科學實驗模式，減少(shǎo)使用實驗動物，盡量用更多(duō)的數(shù)字疾病模型替代動物疾病模型，其試驗結果可(kě)能更接近于人(rén)類的疾病特征。研制(zhì)盡可(kě)能還(hái)原人(rén)類疾病真實世界的數(shù)字化人(rén)體(tǐ)疾病模型，是目前生(shēng)命科學領域的前沿方向。由AI驅動的戰略機遇期已經顯現，這是我國醫(yī)藥領域現有(yǒu)産業形态“變道(dào)”的機會(huì)。

産業創新 仍待環境提供支持
　　
　　當前，我國在AI技(jì)術(shù)領域立于潮頭，但(dàn)在數(shù)據技(jì)術(shù)與生(shēng)物醫(yī)藥産業實踐方面卻相對落後。我國生(shēng)物醫(yī)藥産業正處在由仿制(zhì)向創新邁進的關鍵爬坡期，僅依靠傳統制(zhì)藥技(jì)術(shù)難以實現超越。

　　縱觀近年來(lái)公開(kāi)的臨床試驗，大(dà)部分藥物研發仍集中在一些(xiē)熱門(mén)靶點上(shàng)。醫(yī)藥行(xíng)業正在進行(xíng)一場(chǎng)革命性變化，而數(shù)字化将帶來(lái)更多(duō)機會(huì)，“AI+醫(yī)藥”将助力我國在醫(yī)藥領域“補短(duǎn)闆、創未來(lái)”。

　　曆經多(duō)年的探索發展，應用AI技(jì)術(shù)的新藥研發即将迎來(lái)發展黃金期。産業發展的重點在以新藥臨床需求為(wèi)導向、集中大(dà)數(shù)據力量，助力重大(dà)疾病緻病機制(zhì)研究攻關，以及藥物靶點、表型、分子分型等研究。此外，還(hái)有(yǒu)AI新藥研發新技(jì)術(shù)的自主創新、引進和(hé)普及。

　　雖然“大(dà)型藥企+AI醫(yī)藥創新公司”的授權合作(zuò)模式已經“走通(tōng)”，合作(zuò)案例逐年增加，但(dàn)是這種研發模式尚不是醫(yī)藥産業的“标配”，還(hái)不能精準匹配到産業鏈上(shàng)。除了“AI+醫(yī)藥”本身業務內(nèi)涵較新的原因以外，我國制(zhì)藥工業起步相對較晚，多(duō)數(shù)制(zhì)藥企業缺少(shǎo)研發能力（包括藥物研發管線和(hé)人(rén)才）等原因，導緻産業難以将新型服務納入現有(yǒu)體(tǐ)系。

　　AI技(jì)術(shù)融合、改造了原有(yǒu)醫(yī)藥研發流程和(hé)業态，但(dàn)它需要管理(lǐ)政策和(hé)方式的同步升級，從而為(wèi)新興産業提供支撐保障。例如，注重保障新藥研發中數(shù)據資産安全和(hé)保護知識産權，完善組學數(shù)據獲取和(hé)使用規則，以激發數(shù)據活力。“AI+醫(yī)藥”屬于交叉領域，計(jì)算(suàn)技(jì)術(shù)與醫(yī)藥科學之間(jiān)差異較大(dà)，需要建立跨學科的溝通(tōng)和(hé)協作(zuò)機制(zhì)。

　　人(rén)工智能公司OpenAI發布的分析報告顯示，2012—2018年，AI訓練應用的算(suàn)力需求每3~4個(gè)月就會(huì)翻倍。AI技(jì)術(shù)正在帶來(lái)一場(chǎng)以“算(suàn)力”為(wèi)核心的生(shēng)産力革命，它有(yǒu)望為(wèi)藥物研發帶來(lái)突破。生(shēng)命系統形成的高(gāo)維、高(gāo)通(tōng)量、多(duō)維融合的生(shēng)物醫(yī)學大(dà)數(shù)據，與AI技(jì)術(shù)匹配度極高(gāo)。新型技(jì)術(shù)與臨床需求、産業需求的雙向奔赴，産生(shēng)了無窮無盡的交叉合作(zuò)機會(huì)，這将給整個(gè)醫(yī)藥行(xíng)業帶來(lái)不斷升級的動力源泉。

(《健康報》2023年09月20日 第 5 版）

報道(dào)鏈接：《健康報》計(jì)算(suàn)醫(yī)學助醫(yī)藥研發再升級