出版權(quán)威科學雜志《自然》的施普林格·自然（Springer Nature）集團6月17日發(fā)布了首個服務(wù)于制藥領(lǐng)域的聊天機器人對話界面AskAdis，將利用經(jīng)過驗證的專有信息，回答藥物研發(fā)領(lǐng)域的公司和研究人員提出的專業(yè)問題。

伴隨著AI技術(shù)的發(fā)展，制藥領(lǐng)域正在迎來“百年難得的歷史性機會”。一批初創(chuàng)公司希望通過AI技術(shù)縮短藥物早期發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的周期，以更精準的自動化技術(shù)賦能藥企和研究人員。

基于已驗證數(shù)據(jù)的專業(yè)大模型

施普林格·自然最新發(fā)布的聊天機器人AskAdis基于該集團的藥物研發(fā)資訊數(shù)據(jù)庫AdisInsight。據(jù)介紹，該數(shù)據(jù)庫每年擁有超過50萬訂戶。第一財經(jīng)記者從該公司了解到，AdisInsight平臺的訂戶現(xiàn)在可以免費使用聊天機器人AskAdis，AskAdis也在中國市場可用。

就在上周，國家藥監(jiān)局印發(fā)了藥品監(jiān)管人工智能典型應用場景清單，要求推動人工智能技術(shù)在藥品監(jiān)管領(lǐng)域的研究探索，以促進人工智能與藥品監(jiān)管深度融合為主線，規(guī)范和指導各級藥品監(jiān)管部門開展人工智能技術(shù)研究應用，引導資源聚焦，推動人工智能賦能藥監(jiān)系統(tǒng)；同時也為其他科研機構(gòu)、技術(shù)公司和藥品企業(yè)相關(guān)研究應用提供參考和指導。

施普林格·自然方面表示：“現(xiàn)成的LLM（大型語言模型）往往不準確、不完整或不可靠，因為它們完全憑借受訓練時使用的內(nèi)容來生成答案。使用生成式AI，AskAdis在受訓練時只會使用相關(guān)的已驗證過的內(nèi)容、信息和數(shù)據(jù)，從而使結(jié)果更加準確和可靠糖心vlog入口?！?/p>

醫(yī)藥大模型作為專業(yè)細分領(lǐng)域的大模型，對信息的準確性要求尤其高，因為制藥行業(yè)的信息瞬息萬變、高度復雜，且關(guān)乎生命。任何潛在藥物都必須在實驗室和臨床試驗中經(jīng)過廣泛測試，才能獲準用于患者。

施普林格·自然數(shù)據(jù)與分析解決方案董事總經(jīng)理哈羅德·維爾申（Harald Wirsching）對第一財經(jīng)記者表示：“AdisInsight是藥物和臨床試驗的綜合數(shù)據(jù)庫，提供有關(guān)藥物、臨床試驗和制藥行業(yè)交易的及時相關(guān)信息，這些數(shù)據(jù)由一個大規(guī)模的領(lǐng)域?qū)＜覉F隊管理，信息均已得到驗證。通過這種方式使用 AI，我們能夠通過推動更明智的決策，并加速藥物的發(fā)現(xiàn)與開發(fā)。”

他進一步解釋稱，最新發(fā)布的AI聊天機器人可以回答與藥物開發(fā)和研究、臨床試驗規(guī)劃與監(jiān)測、業(yè)務(wù)開發(fā)和許可、監(jiān)管和市場準入、以及競爭對手信息等多方面的問題。

具體而言，研究人員可以通過該AI軟件追蹤藥物的開發(fā)狀態(tài)，獲取詳細的藥物概況；發(fā)現(xiàn)進行和已完成的臨床試驗，監(jiān)測競爭對手的試驗，并根據(jù)行業(yè)標準進行基準測試；發(fā)現(xiàn)制藥行業(yè)的合作機會、許可交易和并購信息，追蹤全球監(jiān)管批準和藥物提交情況；評估不同藥物的市場準入策略和報銷狀況；深入了解競爭對手的研發(fā)管線、戰(zhàn)略計劃和市場定位，分析藥物的治療前景并明確潛在的市場機會等。

從手工藝轉(zhuǎn)向精準的自動化技術(shù)

藥物開發(fā)傳統(tǒng)上是一項昂貴、耗時、且很大程度依賴運氣的工作。如果這些人工智能藥物開發(fā)商能夠依靠技術(shù)來提高藥物發(fā)現(xiàn)的成功率，那么就能節(jié)省時間和金錢。

隨著AI大模型技術(shù)的突飛猛進，一批初創(chuàng)公司正在試圖利用人工智能更快地生產(chǎn)更有效的藥物。剛剛在港交所上市的晶泰科技（2228.HK）就是處于AI制藥賽道的一家中國公司，同處這一賽道的英矽智能也已向港交所遞交上市申請。

這些企業(yè)往往是多年科學研究與人工智能最新發(fā)展相結(jié)合的產(chǎn)物。整體而言，這些公司有兩種發(fā)展路徑，一種是通過建立大型的實驗室生產(chǎn)藥物分子，另一種則專注于軟件，無須大規(guī)模地制造工廠。例如，晶泰科技是一家基于量子物理、以人工智能賦能和機器人驅(qū)動的創(chuàng)新型研發(fā)平臺，該公司擁有生產(chǎn)工廠，而英矽智能更偏向算法軟件開發(fā)，它的業(yè)務(wù)模式包括管線藥物開發(fā)、藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)及軟件解決方案服務(wù)。

“這些公司正在利用新技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中學習以產(chǎn)生答案，試圖重塑藥物發(fā)現(xiàn)。”一位生物醫(yī)藥領(lǐng)域投資人對第一財經(jīng)記者表示，“藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)是一個巨大的行業(yè)，人工智能將幫助該領(lǐng)域的從業(yè)人員從艱苦的手工藝轉(zhuǎn)向更加自動化的精準技術(shù)?！?/p>

上述人士進一步解釋稱，準確的數(shù)據(jù)是推動AI制藥領(lǐng)域發(fā)展至關(guān)重要的基礎(chǔ)?！斑@些數(shù)據(jù)非常專業(yè)，包括分子信息、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和生化相互作用的測量。人工智能可以從數(shù)據(jù)模式中學習，并提出可能有用的候選藥物。”他表示。

咨詢公司麥肯錫稱人工智能是制藥業(yè)“百年難得的歷史性機會”。在美國，包括Terray在內(nèi)的AI制藥公司都在建設(shè)大型高科技實驗室，以生成信息來幫助訓練人工智能，從而實現(xiàn)快速實驗，識別預測可能有效的藥物分子，并通過生成式人工智能將藥物分子的設(shè)計數(shù)字化。

雖然一些人工智能開發(fā)的藥物正在臨床試驗中，但這些研究仍處于早期階段。從藥物的設(shè)計，到臨床試驗，再到最終藥物獲得批準，往往需要10到15年的時間，高達10億美元的平均投入。而進入人體臨床試驗的候選藥物中，近90%都會遭遇失敗，通常是因為缺乏療效或無法預見的副作用。

某生物制藥公司高層對第一財經(jīng)記者表示：“大多數(shù)候選藥物（分子）的問題在于，它們是否有效通常要等到人體測試后才能揭曉。到目前為止，這仍然是非常難預測的。因此，AI最好的新領(lǐng)域可能是第一階段臨床試驗的機會，可以結(jié)合人類數(shù)據(jù)和人工智能超快速地進行藥物測試。”

AI制藥也是醫(yī)藥巨頭“因害怕錯過而不得不投”的新賽道。事實上，這些制藥巨頭們也是AI藥物開發(fā)商們最穩(wěn)定的資金來源。對于現(xiàn)金流充裕的老牌制藥公司來說，戰(zhàn)略合作是一條相對低成本的創(chuàng)新途徑。

諾和諾德、艾伯維、默克、阿斯利康等巨頭公司都涉足了AI制藥領(lǐng)域。今年3月，擁有前“藥王”修美樂的艾伯維宣布收購AI制藥公司Landos Biopharma；去年9月，諾和諾德與美國科技公司Valo Health達成合作協(xié)議，尋求利用人類數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)并開發(fā)心臟代謝疾?。–MD）的新療法。

根據(jù)研究機構(gòu)Research And Markets數(shù)據(jù)，2022年全球AI制藥市場規(guī)模已經(jīng)超過10億美元，預計2026年市場規(guī)模將接近30億美元。tangxin

(本文來自第一財經(jīng))