「601166资金流向」AI加持 药物研发开辟“又快又省”新路径

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    本报记者 张敏    近日,在从“‘AI+医疗’到数字医疗:机遇与挑战论坛&

「601166资金流向」AI加持 药物研发开辟“又快又省”新路径

我们的记者张敏

近日,创新工场董事长兼CEO李开复在“AI Medical”致数字医疗:机遇与挑战论坛上表示:“在医疗创新方面,一个很大的瓶颈就是有那么多有能力发明新药的人,他们每天花那么多时间。而且小分子药物已经进入成熟状态,发明一种新药从头到尾可能要花费20亿美元。如果我们能把一些过程减少到1/,

李开复指出的解决方案是人工智能技术药物研发。然而,上述美好愿景已逐渐显现,出现已初见成效。

随着药物研发数据的快速积累和数字化转化,以及人工智能(AI)的加速发展,AI在新药发现中的应用日益增多。人工智能药物开发公司InsilicoMedicine最近宣布,这是世界上首次利用人工智能发现特发性肺纤维化药物的新机制。

“这一次,在AI技术平台的支持下,我们迅速研发并推广了潜在的首个治疗特发性肺纤维化的药物分子,成功达到了临床前候选药物的里程碑。在一定程度上,我们验证了人工智能算法与药物化学和生命科学的结合。更有效地开发具有巨大潜力的候选药物分子是世界上的一个里程碑。”英国硅智能公司的人向我们的记者介绍。

人工智能药物研发“快速且经济”:18个月200万美元

一般来说,创新药物研发和成功上市的整个过程需要几十年几十亿美元,失败率在90%以上。市场上很少有真正创新的药物。2020年,FDA共批准了53种新药,其中35种为小分子药物,这是有史以来批准的新药数量最多的一次,而且这些药物中有许多是针对已知分子靶点的。很难找到新的分子能够作用于新的靶点,以适应广泛的适应症。

英国硅智能公司的一位人士告诉本报记者:“我们第一次成功地利用许多相互关联的深学习模型和其他先进的人工智能技术,将生物和化学结合起来,发现了一个新的生物靶点,并产生了一种新的小分子,可以作用于特发性肺纤维化(IPF),这是一种非常难治的疾病。我们已经进行了所有必要的人类患者细胞、组织和动物验证实验,证明它是第一个能够作用于新泛素化靶点的临床前候选分子药物,目前正在准备临床开发。”

值得一提的是,“整个药物发现过程,从疾病假说到临床前候选药物,用了不到18个月的时间就完成了,只花了200万美元左右。与传统的药物发现过程相比,这一成就要快几个数量级,成本要低几个数量级。”英国硅智能介绍。

“在未来十年,中国将成为全球药物创新的重要力量,中国将成为药物初级创新的领导者和推动者。药物研发是人工智能最重要、最大的应用场景之一,人工智能是药物研发最显著的技术红利之一。AI赋予药物研发权力,可以缩短药物研发时间,大大降低成本。”祁鸣风险投资公司的管理合伙人梁洁玉说。

人工智能医疗健康投资的浪潮

值得一提的是,李开复和梁都认为,虽然英国硅智能公司发现治疗特发性肺纤维化的新机制药物已成为一个里程碑事件,但这只是第一步。“AI和今天的科学家起着合作的作用,未来可能会有更多不同的作用。”李开复认为。

“AI在医学领域的第一次大规模应用是AI图像,也得益于AI图像识别技术的成熟发展,然后慢慢衍生到药物研发领域,取得了不错的进展。从医学领域来看,还有很多领域AI没有介入。许多问题更加复杂,需要更长的时间和更系统的解决方案。”梁羽玉认为。

值得一提的是,目前随着人工智能医疗健康创业热潮的兴起。目前全球有200多家公司使用AI辅助药物研发。另外,AI药物发现和研发的发展离不开资本的支持。据记者了解,英国硅情报背后的投资机构包括祁鸣创投和创新工程。

AI医疗投资的壁垒在哪里?如何识别具有投资价值的目标,考验着投资机构的“眼睛”。

对此,梁告诉《证券日报》记者:“AI医疗的投资壁垒在于创业团队对计算机技术和医疗行业需求的深刻理解,我们相信二者缺一不可。我们继续看好AI技术在医疗行业的应用。除了前面对话中提到的药物发现、医学图像处理、电子病历信息挖掘等领域,我们相信,AI技术在医疗行业还有更多的应用场景有待挖掘。我们将继续在关注队表现出色

、有技术竞争力的AI公司。”

    对于投资AI+创新药物发现,创新工场董事长兼CEO李开复针对《证券日报》的提问回答道:“我们认为海量地、高质量地数据是成功的一个非常关键地壁垒,所以我们会去了解一个公司是否有或者能否得到独家的数据,如果有的话会加分。第二,创业团队AI的科学家不见得知道怎么去卖产品或者怎么去开发,但是对落地和渠道的理解还是需要的。第三,我们最喜欢看到的是像InsilicoMedicine这样有生物的专家+AI的专家大家一块工作,也有充分的行业背景。&rdquo601799;

(编辑 张伟 白宝玉)

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