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近年來，藥物靶標確定、先導化合物篩選、臨床試驗論證等一系列復雜環(huán)節(jié)，讓新藥研發(fā)變得越來越費時費力耗資。據(jù)塔夫特藥物發(fā)展研究中心的數(shù)據(jù)顯示，一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲得FDA批準平均大約需要96.8個月；而在成本上，一款新藥的成本也已從2010年的11.88億美元已經(jīng)增加到了20億美元。但值得注意的是，在回報上2017年前12位生物制藥巨頭在研發(fā)投資上的回報率卻僅有3.2%。
面對這種情況，如何加速新藥研發(fā)進程，降低研發(fā)費用已經(jīng)越來越成為了各大制藥公司迫切需要解決的問題。近年來，為了破解藥物研發(fā)時間長、高投入、高風險、回報慢等困局，AI開始加速走入眾多醫(yī)藥企業(yè)的視野。
據(jù)了解，“AI+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的化學庫、醫(yī)學數(shù)據(jù)庫和常規(guī)途徑發(fā)表的科學論文進行掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。據(jù)業(yè)內人士介紹，融合運用人工智能技術，可為前期新藥研發(fā)階段節(jié)約40-50%的時間，并且每年還能節(jié)約約260億美元的化合物篩選成本和280億美元的臨床實驗費用。
憑借以上優(yōu)勢，自2018年以來，AI就在醫(yī)藥領域開始日漸火熱起來。在2018年2月，羅氏就宣布擬以19億美元收購腫瘤大數(shù)據(jù)公司Flatiron Health。時隔4個月后，又與癌癥基因檢測公司Foundation Medicine達成并購協(xié)議。對此，羅氏相關人士表示，這是公司面向未來個性化醫(yī)療戰(zhàn)略的重要一步。規(guī)范的真實世界數(shù)據(jù)源和建模能力，對于加快癌癥治療技術和新藥的研發(fā)至關重要。
2019年4月，吉利德也和insitro宣布開展了戰(zhàn)略合作，為非酒精性脂肪性肝炎患者研發(fā)治療方案。兩家公司簽署了一份為期三年價值10億美元的合作協(xié)議。通過該協(xié)議，吉利德將使用insitro的人工智能平臺為非酒精性脂肪性肝炎創(chuàng)建疾病模型，研發(fā)治療方案，并發(fā)現(xiàn)對臨床進展和疾病消退有幫助的靶點。
從整體來看，越來越多藥企對于AI+制藥高度看好，正加碼布局。雖然還沒有出現(xiàn)太大成果，但它的發(fā)展前景已經(jīng)被普遍看好。除了藥企加碼布局外，還有數(shù)據(jù)顯示，AI制藥領域的投資近年來也正在持續(xù)增加。2019年全年該領域1億美元以上的投資只有1項；到了2020年上半年，1億美元以上的投資有2項；2020年下半年至今，該領域1億美元以上的投資已有4項。
照此發(fā)展趨勢，業(yè)內預測，2021年 AI 藥物公司將加速被大型制藥公司以高價收購。因為，大型制藥公司已經(jīng)越來越意識到這樣一個事實，即機器學習提供了革新藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的潛力。實際上，AI可能對藥物研發(fā)帶來的降本增效，的確正在讓越來越多的企業(yè)展開行動。據(jù)悉，跨國企業(yè)均已入局AI+藥物研發(fā)領域，還有諸多企業(yè)則正在投資布局中。
總的來說，AI技術正在為制藥行業(yè)帶來顯著的變化。隨著對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)理解的不斷加深，以及計算能力的不斷加強，業(yè)內預計，未來AI或將有望推動醫(yī)療行業(yè)更進一步的進展。
(原標題：AI制藥成熱點，2021AI公司將被大型藥企加速收購)
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