國際藥廠正大量投資 AI 新藥開發!價值逾 500 億美元藥物加速上市

最新AI资讯1年前 (2023)发布 Aibot114
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國際藥廠正大量投資 AI 新藥開發!價值逾 500 億美元藥物加速上市

日本武田製藥今年 2 月以 40 億美元的價格,從波士頓一家新創手中,收購一種實驗性牛皮癬藥物,並使用人工智慧(AI)進行藥物開發,只耗費短短 6 個月時間就獲得一款新藥,有別以往開發新藥必須經過多年的廣泛分析、篩選數據和測試結果,才能發掘具潛力的候選藥物。

傑富瑞投資銀行分析師估計,未來的幾個月內,這款通過 AI 和機器學習演算法,從數千種潛在分子中挑選出來的藥物,即將進入臨床試驗的最後階段,若是新藥開發成功,年銷售額可能高達 5,000 億日圓(約台幣 1,150 億元),成為受到 AI 幫助所發現的首批新藥之一。

日本武田製藥的 AI 新藥開發,正值全球製藥公司與新創達成協議,以增加更多的數據科學家來執行人工智慧之際,主要就是希望可以降低成本,並加快新藥的上市時間,根據摩根士丹利估計,未來十年,使用 AI 進行早期藥物開發,可能會轉化為 50 種以上價值超過 500 億美元的治療藥物。

根據研究公司 Deep Pharma Intelligence 估計,過去四年,投資 AI 藥物開發的企業已經增加三倍,並在 2022 年達到 246 億美元,國際藥廠賽諾菲(Sanofi)2022 年底更是同意支付 1 億美元的前期款項給總部位於英國的新創 Exscientia,以 AI 研發具有 52 億美元潛力的新藥。

拜耳、羅氏控股和武田製藥與位於鹽湖城的 Recursion Pharmaceuticals 合作,這是一家探索使用機器學習演算法進行藥物開發的新創,與此同時,國際藥廠阿斯特捷利康在英國與新創 BenevolentAI 及在聖地牙哥的新創 Illumina 合作相似的藥物開發模式。

Alphabet 的 DeepMind 部門使用名為 AlphaFold 的 AI 程式,擊敗一位生物學家,成功預測出蛋白質的形狀,而蛋白質是疾病的基本構成單位,解決蛋白質形狀的問題是生物學中最棘手的問題之一,有助於藥物研發人員縮小可能與之互動的分子範圍,並確定攻擊疾病的藥物。

過去將新藥推向市場的成本幾乎達到 30 億美元,但卻有 90% 的實驗藥物失敗,因此若能加快藥物開發十分具有吸引力,根據 DeepMind 引述的美國加州斯克里普斯研究所創辦人 Eric Topol 的說法,使用 AlphaFold 確定蛋白質的 3D 結構,現在只需要幾秒鐘,而不是幾個月或幾年。

日本武田製藥從位於波士頓的新創 Nimbus Therapeutics 手中,收購一種實驗性牛皮癬藥物,成為全球少數幾種能治療牛皮癬的藥物之一,而這個疾病影響全球 1.25 億人,還有潛力治療其他疾病,像是克隆氏症,這是一種炎症性腸道疾病。

Nimbus 的首席執行長 JebKeiper 表示,這款實驗性牛皮癬藥物,原本需要耗費 2 年的時間,但是使用 AI 藥物開發,只花費四分之一的時間就選擇目前的分子,並已經成功通過二期人體臨床試驗,即將邁入三期臨床。

目前武田製藥研發中心的 500 多名數據科學家和技術專家,從波士頓到聖地牙哥,再到日本的湘南,每天都在分析數據,尋找、開發和製造突破性藥物,並使用人工智慧和機器學習來識別最佳的分子以針對蛋白質,甚至了解疾病的特徵,以及藥物在不同患者人體中的變化。

AI Drug Discovery Is a $50 Billion Opportunity for Big Pharma

(首圖來源:Flickr/Chris Potter CC BY 2.0)

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