AI大模型如何支撐生物醫藥研發？CRO率先迎變革

從新藥靶標到發現到臨床試驗，人工智能正在全面驅動生物醫藥領域的變革。作為藥物開發的源頭環節，藥物外包服務商CRO領域最先迎來變化，“AI+CRO”的模式正在全球迅速普及。

AI助力千億CRO市場

日前，美國生物統計學CRO公司思特爾宣布拓展中國市場，并通過與上海立迪生物合作，以支持中國生物技術和制藥公司對復雜創新臨床試驗設計不斷增長的需求。

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《中國新藥注冊臨床試驗進展年度報告（2021年）》顯示，我國藥物臨床試驗總數在2021年呈現大幅上升趨勢，在強勁需求激勵下，中國CRO市場也迎來高速發展期。相關研究數據預估，2025年中國CRO行業市場規模將達1500億元。

如此大體量的市場規模對CRO行業的效率提出更高的要求，人工智能技術正在極大地賦能生物統計學，使得藥物靶點的開發以及臨床試驗設計方案更加精準高效。

思特爾近期與全球制藥巨頭GSK簽署協議，將算法與云計算能力相結合，臨床開發團隊可以使用AI軟件快速生成數千個試驗模型，用于針對大量臨床試驗的不確定性進行壓力測試，包括治療效果和入組率，并通過可視化的方式提供量化科學和商業權衡的能力。

思特爾副總裁兼亞太區總經理楊靜萍向第一財經記者介紹稱：“現在借助人工智能軟件，已經能幫助節省10%至20%的臨床試驗的成本，縮短臨床試驗的周期，加快新藥的上市速度。我們希望更多中國的新藥研發企業可以從軟件技術中獲益。”

楊靜萍告訴第一財經記者，團隊也在研究近期ChatGPT這類大模型的發展對于生物醫藥行業的影響。“我們認為ChatGPT的準確性還有待提高，但這一新技術一定會深刻影響生物統計學行業，ChatGPT的潛力有待進一步挖掘。”她說道。

提升生物醫藥產業價值鏈

在深勢科技CEO孫偉杰看來，包括生物醫藥在內的整個世界的底層邏輯是由一系列科學規律所支配的。深勢科技也在通過AI算法大幅加速分子動力學等物理模型的求解，并結合高性能計算等前沿計算手段進一步提升物理模型的求解效率。

去年年底，該公司與北京科學智能研究院、北京應用物理與計算數學研究所共同研發的預訓練模型DPA-1發布，將可模擬原子數量的上限提升至100億數量級。去年10月，深勢科技還發布了藥物計算設計平臺Hermite，賦能包括生物技術和制藥公司以及CRO在內的早期藥物研發機構。

“人工智能在語言、圖像等領域的成功已經表明預訓練模型已被普遍認為是未來趨勢，已成為AI應用的基礎設施。DPA-1可以視為自然科學界的GPT。”孫偉杰告訴第一財經記者，“它的出現使得模型的訓練可以被復用，避免開發人員重復進行大規模的訓練，大幅度降低了訓練的成本。預訓練模型通過微調的方式具備很強的擴展性，可以提升在新場景的應用效率。同時可顯著降低人工智能應用的門檻，對機器學習人員的要求大大降低，讓算法人員及普通用戶均可方便地使用平臺。”

在全球范圍內，“AI+CRO”的模式已經開始普及。去年4月，美國CRO巨頭查爾斯河與醫療科技公司Valo Health聯合推出一個由人工智能驅動的藥物研發平臺Logica。據介紹，Logica整合了預測模型、化學設計和合成能力、DNA編碼庫，并結合了Valo的人工智能計算平臺和查爾斯河的臨床前專業知識，形成單一集成產品，以可推進的先導物和候選藥物為目標，提供藥物發現服務，同時提供風險分擔模式。

麥肯錫全球資深董事合伙人王錦對第一財經記者表示：“從全球層面來看，CRO目前的市場增速達到7%-9%，甚至高于生物醫藥3%-5%的增長，借助數字化的工具，可以提升CRO的效率，賦能創新藥的上市。”

王錦表示，大數據和人工智能軟件對于對于藥物的早期研發、到臨床設計能力和后期新藥上市全流程都有幫助，未來人工智能產品的研發和應用對于提升整個生物醫藥價值鏈也將起到關鍵作用。

標簽： 人工智能 生物醫藥