AI生成藥物分子90%成功率通過I期臨床試驗(yàn),，未來研發(fā)新藥只需5年 AI制藥效率革命來臨

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2024-05-13 18:36:09 華爾街見聞

AI在藥物開發(fā)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)顯著,，它將新藥研發(fā)的成功率預(yù)計(jì)從5-10%提升至9-18%,。一項(xiàng)名為《How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons》的分析報(bào)告,，探討了依賴AI的生物技術(shù)企業(yè)藥物研發(fā)管線，確認(rèn)了AI對加速新藥誕生的正面影響,。

自2015年起,，75種由AI發(fā)現(xiàn)的藥物分子啟動了臨床試驗(yàn)，其中67項(xiàng)截至2023年仍在進(jìn)行中,。特別是近年來,，AI辨識的小分子數(shù)量急劇增加，其影響力還延伸到了生物藥與疫苗研發(fā),。在I期臨床試驗(yàn)階段,，AI藥物分子的成功率達(dá)到80-90%，遠(yuǎn)超行業(yè)平均的40-65%,。盡管少數(shù)分子因商業(yè)考量而非技術(shù)原因終止測試,，但這反映了AI在設(shè)計(jì)具有藥物潛力分子方面的高效,。

AI的這一成就歸功于其處理大量數(shù)據(jù)和識別模式的能力，它能精確預(yù)估候選藥物的藥代動力學(xué),、藥效學(xué)和毒性,，加速分子設(shè)計(jì)流程。進(jìn)入II期臨床時,，AI藥物表現(xiàn)與行業(yè)平均水平相近,，成功率約40%，揭示AI在識別疾病相關(guān)靶標(biāo)上的潛力,，但也顯現(xiàn)出改進(jìn)空間,。有趣的是，不少II期終止的AI藥物項(xiàng)目實(shí)際源于非臨床因素,，暗示其成功率可能被低估,。

當(dāng)前，生物技術(shù)公司面臨的資金壓力及法規(guī)變化,，例如美國的《降低通脹法案》，可能進(jìn)一步影響了II期臨床結(jié)果,。論文綜合分析指出,，若AI藥物在后續(xù)階段維持高成功率，結(jié)合傳統(tǒng)藥物III期的表現(xiàn),，新藥研發(fā)的整體成功率將實(shí)現(xiàn)飛躍,。

另外，GPU技術(shù)的飛躍和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步是推動AI藥物發(fā)現(xiàn)的雙引擎,。雖然高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取仍是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),，但GPU加速了模型訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)技術(shù)則在分子預(yù)測,、藥物篩選等方面屢破紀(jì)錄,，為新藥研發(fā)提速。隨著技術(shù)持續(xù)進(jìn)化,，AI制藥正逼近關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn),，預(yù)示著未來藥物開發(fā)的更高效率和成功率。

值得一提的是,，該研究關(guān)注的114家公司中,，明確以AI為核心進(jìn)行藥物研發(fā)的中國公司僅英矽智能一家，凸顯了AI制藥在全球范圍內(nèi)的活躍程度及地域分布特點(diǎn),。

(責(zé)任編輯：張蕾)

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