一口氣看懂AI製藥

它是史上最成功的藥物 連續十年霸榜全球藥品銷售第一 最多時一年賣出1500億 從岌岌無名的編號D217到一代藥王 這款藥究竟經歷了什麼 上世紀90年代 化工巨頭巴斯夫和CAT花費兩年時間 利用複雜的抗體生產技術 得到了一批候選抗體藥物 其中就包括了編號爲D217的修美樂 但距離它獲批上市仍然還有八年時間 十年十億美金 似乎是藥品研發無法打破的鐵率 被挑選出來的候選藥物 就像是被招募進偶像訓練營的練習生 在長時間嚴苛的訓練和篩選後 最終只有一位可以成功出道 訓練營都幹什麼呢 建議小夥伴們點贊收藏 未來自己有心儀的化合物 按照下面的流程開發準沒錯 以後上市了記得回來投幣哦 訓練營第一年 你要先完成靶點結合測定 物種選擇 藥理學研究 以及生產方法的初步開發 下半年集中精力開展 毒理研究 代謝研究 下半年就可以準備這兩年的數據 和未來的計劃 向國家藥品監督管理局 提交臨牀試驗申請了 第三年拿到IND批件 你就可以順利融資 並開始臨牀試驗 招募20到50名健康人完成一期試驗 工廠同步開展生產工藝優化和規模放大 否則產能跟不上 根據一期試驗結果 你有63.2%的概率進入第四年 開展2A期試驗 招募100到200名患者 驗證藥品的初步概念和療效 第五年開展2B期試驗 再次確認劑量和療效 儘管2A期試驗的通過率僅爲30.7% 但如果成功 你就可以在港股或美股上市 融一筆鉅款 因爲接下來兩年 需要巨量的資金 去找20到50家醫院 招募500至1000名患者 完成三期註冊臨牀試驗 第八年 你終於可以彙總既往所有數據 向藥監局提交新藥上市申請 這次成功率相當高 足足有85.3% 所以你也要提前開始 爲商業化開發做準備 如此看來 醫藥行業是一個絕對的高風險 高投資 長週期的產業 化工巨頭巴斯夫就是因爲堅持不了 選擇在二期臨牀試驗階段 以白菜價將製藥業務 連同休美樂打包出售給了雅培 簡陋的雅培把握住了機會 於2003年將休美樂推向市場 並由此開啓了一段 長達20年的傳奇 休美樂憑藉其自身更好的療效 更小的副作用 以及更廣的適應徵 自上市後27次提價 2010年進入中國市場時 患者每年費用高達20萬元 比時我國人均GDP才3萬元 大多數患者砸鍋賣鐵也用不起 但這樣的價格 是企業測算出利益最大化的結果 降價雖然會讓更多患者用上 但也意味着企業利潤受損 如何選擇是別人的自由 我們很難干預 與其被動等待 我們更應主動出擊 努力提升自身醫藥科技能力 讓患者有得選 企業在定價時纔不會肆無忌憚 在過去的十年裏 我們確實取得了不錯的成績 2014年至今 我們共批准國產創新藥140個 註冊臨牀試驗數量 從全球4%攀升至40% 去年本土創新藥申請量 更是首次超過進口藥 醫保目錄5次迭代 70萬一針的天價藥降至3.3萬元 靈魂砍價讓更多老百姓 用上了新藥和好藥 儘管如此 我們仍需清醒地認識到 與國際領先水平的差距 而美國則高達17.3% 再看2023年全球前50大藥企 中國僅4家入榜 排名最高的僅位列第39 同年全球銷售額前100的藥品中 更是沒有一款來自中國 這與我們作爲世界第二大經濟體的地位 尚存一定差距 面對別人的百年工業沉澱 剛剛起步的我們 想要迎頭趕上確實非常困難 正如汽車行業 20年前 我國自主品牌汽車的市場佔有率 不足20% 但如今國產新能源汽車 卻已佔全球市場的60% 其關鍵在於 傳統汽車與新能源汽車的製造體系 截然不同 那麼在醫藥領域 一項新技術的迅猛發展 爲我們帶來了一個歷史性的機會 它就是AI 如同電機替代發動機 AI能夠爲醫藥企業開闢全新的領域 國內外科技巨頭們 早已敏銳地意識到了這一點 並將生物醫藥 視爲AI的下一個黃金賽道 紛紛下場 我們都知道AI可以自動駕駛 可以聊天 那在醫藥行業中 AI可以做什麼呢 有沒有賽道正在悶聲發財 我們一個一個來看 回到開頭 一個藥物研發的開始 就是尋找靶點 DNA是人類的源代碼 蛋白質是組成我們人體的基本單位 任何疾病 只要找到有問題的基因片段 或者蛋白質 就有治癒的可能 但這非常困難 人類基因組有32億個剪輯隊 編碼了25000個基因 他們指導20種不同的氨基酸 合成10萬種人體的蛋白質 這其中任何一個環節的異常 比如氨基酸摺疊錯誤 就會帶來上億種可能 每發現一個靶點 都需要多領域專家花費數年 甚至數十年 這還沒完 找到鎖孔 如何設計一款鑰匙打開它呢 最簡單的方式就是一把一把的去試 上億種化合物挨個篩選 這個過程極大的耗費了 企業的研發時間和資金 但如果一個AI大模型 能夠掌握人類所有的基因 和蛋白質信息 學習過遺傳學 結構生物學 分子生物學知識 這還不夠 最可怕的是 它還知曉幾十億種化合物 那這樣一個極大程的智能體 就能用最低的成本和最快的速度 爲研究人員找到合適的候選藥物 華爲雲盤古藥物分子大模型就是其一 它是專門面向藥物研發領域 推出的預訓鏈大模型 支持靶點口袋發現 分子對接 分子屬性預測 自定義屬性建模 分子劇類 口袋分子設計 自由能圍繞 合成路徑規劃 分子優化 預訓鏈了17億個藥物分子的化學結構 擁有一億新分子庫 是目前最大的小分子藥物模型 這還只是基礎 盤古的優勢是可以做到百萬級的化合物庫劇類 百億級小分子秒級搜索 靶點口袋發現比主流超級計算機快375倍 比傳統藥物篩選提速10倍以上 成藥性指標直接提升4% 自由能圍繞速度提升10倍以上 在20餘項藥物發現任務上實現性能最優 與業內最優算法相比 準確率提升了10% 比如華爲雲盤古大模型 與西交大醫護院的合作 成功讓先導藥研發週期 從數年縮短至一個月 研發成本直接降低了70% 基礎研究的朋友們也不用眼紅 華爲雲同時構築了行業首個生性智能體 Genome Agent 它內置的基因組學工具信息知識庫 整合了圖譜 文檔 代碼 等多項專業知識 能對40多種場景的組學分析流程提供支持 同時華爲雲的EI Health基因平臺 可以很好地解決生性領域IT基礎差的痛點 利用EI Health的可視化數據分析功能 北京生命科學研究所 極大的提高了科研效率 北京協和醫院也基於EI Health 成功發現了多種肺癌治療的生物標植物 同時中國醫學科學院 基於EI Health的病原鑑定監控系統 更是實現了5倍於原來的鑑定速度 那當我們成功篩選出藥物 並進入臨牀實驗階段後 儘管面臨極其複雜的場景 EI依然能夠展現其獨特的優勢 正如前面提到的 藥企通常需要在衆多醫院招募大量患者 並收集海量數據 這些數據來源多樣 包括醫院的檢驗報告 醫生的病例描述 以及藥企的項目文件等等 傳統的人工方式需要研究人員逐一錄入 監察 清洗和分析這些數據 工作量巨大且易出錯 但識別和處理數據正是EI的強項 全系列多模態強思維的盤古醫學大模型 自動完成CDISK要求的文檔分類和QC滯控 簡直是靈眼打工人的救星 最關鍵的是 它不僅提升了效率 還極大的增強了合規性 解決了老闆們既要又要的痛點 臨牀試驗數據是企業的絕對機密文件 患者隱私更是不可觸碰的紅線 作爲首個獲得ISO27799 醫療信息安全管理體系認證的雲廠商 華爲雲擁有醫療行業所需的 所有等級保護認證 自然能夠輕鬆應對這些挑戰 在新藥上市申請 獲得藥監局的批准後 你的藥將邁向服務患者的最後一公里 它會被生產包裝制控入庫出庫 運輸到醫院藥房入庫醫生開具處方 患者支付最終送達患者手中 在這個過程中 傳統的模式低效且成本高昂 管理人員的能力直接決定了企業的上限 但對於任何想要長遠發展的企業來說 絕不能靠領導一拍腦袋 二拍胸脯三拍大腿去做決策 而是該由數據驅動 只有這樣才能更快 更準確的應對市場變化 在這方面 華爲雲利用華爲自身的數字化轉型經驗 幫助企業實現延產供銷服全流程的數字化轉型 通過打通藥物研發生產流通的各個環節 將海量複雜無序的數據 轉化爲高質量的數據資產 不僅提高了數據處理的精度和效率 還爲企業建立起更強大的競爭優勢 回顧中國健康產業過去的20年 我們見證了從新醫改的推進 到健康中國2030戰略的提出 從公立醫院改革到衛健委改組 從藥械審評標準轉變到醫保局的成立 等一系列深遠的改革與發展 創新藥研發取得飛速突破 醫保談判深入展開 貸量採購全面推行 DRG DIP支付方式積極探索 醫療反腐持續深入 這一切都彰顯了國家在推動健康中國建設 提升人民健康水平方面的決心與魄力 那麼醫藥健康行業擁抱創新與變革 無疑是應對未來挑戰的必由之路 在這一過程中 華爲雲也通過AI技術 攜手醫藥健康行業不斷向前 無論是AI基因平臺 幫助基礎研究先人一步 還是盤古藥物分子大模型 爲創新藥解難題 亦或是盤古醫學大模型 有效支撐臨牀輔助診療 個人健康管理等多場景的應用 華爲雲正以AI 這也將推動AI重塑醫藥健康行業 造福更多民衆 站在大健康時代的風口 華爲雲和醫藥行業 應當繼續以開放與合作的姿態 不斷提升醫療技術與服務水平 爲全球患者帶來福祉 讓世界見證中國醫藥的智慧與力量