新药研发靶点枯竭?AI大模型算力解窘

多客科技

作者：医药经济报前沿观察
11月20日，国家工业信息安全发展研究中心等机构发布的《中国AI大模型创新和专利技术分析报告》显示，我国大模型专利申请总数突破4万件。

算力强劲增长势头也给药物开发赋予了新内涵：前几日，首款由算法发现的药物即将进入关键晚期试验阶段引发关注。总部位于香港和纽约的Insilico公司使用AI确定了一个新靶点，并就此开发了针对无法治愈的肺部疾病的实验性药物，目前正在中国和美国进行相关中期试验。

全球新药开发面临靶点枯竭、临床试验失败率高、临床需求得不到满足的窘境，传统研发范式已难以触及创新药的底层堵点，错误的靶标选择和不当的药物设计策略还造成行业内卷。如何借助AI发现新靶标成为药物研发的时代考题，也是企业创新跨越的当务之急。
01加固原创发现基底
医药创新难度越来越大，在拥挤的赛道上，药物创新还能走多远？新一轮国谈落幕，PD-1价格鏖战引发行业新思考。全球正加速运用AI寻找新药，尽管多个研究遇阻，但资本圈和产业界热情不减，期待在某些疾病领域找到兼具新颖性和可信度的靶点。

中国药科大学校长郝海平教授在第五届南药高峰论坛上称，“快速跟踪仍是我国新药研发的主流，对疾病靶标的认知不足使得靶蛋白的精细调控机理大多未知，新药开发面临很多难以预知的创新风险。”他认为，要重新定位基于表型筛选的药物发现。

据他分析，2010-2020年FDA批准的50款FIC肿瘤药物的发起者分布中，过八成来自小型制药公司、学术界及其与企业的合作，学术界应是原创药物发现的火车头。此外，功能基因、蛋白等靶点确证在新药开发中至关重要，且成本非常高，几乎与Ⅲ期临床的成本相当。因此，借算力打通堵点需基于新药研发规律，布局疾病和技术领域变革进行科学体系重塑。
02算力加持成药几率
“AI+疾病”驱动药物研发差异化创新。华为、腾讯等企业率先介入，如腾讯在大模型准确度提升及效率加快等方面布局活跃。11月17日，在2023T-Inspire腾讯健康·智慧药械峰会上，腾讯健康总裁吴文达表示，“我们AI驱动的药物发现平台在蛋白质结构预测、骨架跃迁分子生成等传统难关上已有突破。如通过引入多样性自步学习正则项，融合蛋白家族多样性先验信息和药物靶点相互作用信息来提升模型的泛化能力，预测精度相较传统机器学习模型提升30%。”

有了智能化工具，新药的成药性研究则格外重要。先导物成药性全国重点实验室负责人刘莉指出，“判断新药成药性必须满足靶点成药、效能成药、结构成药、体内过程成药、安全性成药、患者选择成药及市场营销成药七大条件，正规而标准的成药评价研究是新药发现的重要环节，AI可从成千上万的具有生物活性的物质中迅速而敏捷地找到有希望成为药物的候选物质。”
03老药组合赛道焕新
新药靶点扎堆，不少企业面临核心管线临床试验受挫或项目推进缓慢带来融资窘境，企业应着力开辟新赛道。

郝海平认为，“组合药物的深度开发是另一优选路径。很多企业认为老药难出知识产权，投资开发的兴趣不大，但若是两个老药组合开发出全新适应症，其附加临床价值极具潜能。因此，建议企业一阶段基于时空整合机理研究的老药组合筛选，如中药毛菊苣组合物针对非酒精性脂肪肝炎的项目正在申报临床，属于天然优效成分群，值得期待；二阶段则属于源自中药与内源代谢物的组合筛选，即原研新药+已上市药物的再组合，维卡格雷+阿司匹林的双联疗法治疗脑卒中表现出色；三阶段源于靶标组的组合药物设计。”可见，老药也能挖掘出很多新价值。

伴随高通量筛选技术，计算机辅助药物设计、组学的快速发展，老药新用迎来机会。11月初，上海交大附属仁济医院官宣，因抗血管生成作用而被批准用于治疗多发性骨髓瘤的经典老药沙利度胺，经研究表明，用于治疗复发性小肠发育不良出血疗效显著。此外，齐多夫定等老药新用也是大放异彩。

专家认为，通过表型筛选药物寻找新适应症是主要方向。老药新用策略，侧重于药物新适应症的发现和新品种的开发，仍是严肃的科学问题。

在此背景下，药物相互作用的临床前研究越来越受重视。睿谷生物创始人戴仁科博士以吉非罗齐与西立伐他汀联用为例分析道，后药血药浓度提高5倍，主要原因是经代谢的糖苷化合物对西立伐他汀主要的药物代谢酶有抑制作用。因此，预测评估临床药物相互作用风险仍具相当挑战，尤其对同时具有抑制与诱导双重属性新药的评估，降低药物相互作用风险是不可或缺的环节。

对此，阿斯利康全球执行副总裁、国际业务及中国总裁王磊则认为，“数字化从实地诊疗场景切入并助推完善诊疗一体化、全病程管理方案，将为慢病管理、多场景医疗服务与前端新药研发生态融合式创新带来新势能。”





编辑：余如瑾 封翠芸

首发于《医药经济报》总第4545期