转自：上观新闻
“讲故事的时代已经过去，现在更重要的是落地。我们认为，对AI制药来说，已进入一个更加关键的验证期。”英矽智能科技（上海）有限公司联席首席执行官兼首席科学官任峰在BIO-FORUM 2024生物医药大模型创新发展研讨会暨中国人工智能产业发展联盟（AIIA）生物医药产业推进组成立大会上说道。
以大模型为代表的AI技术正日新月异，AI如何加速生物医药产业发展？在这场论坛上，相关专家们纷纷发表真知灼见。
“AI+生物医药”
呈现“两极分化”，如何破局？
关于“AI+生物医药”，“目前国内而言，上游与中游非常火热，但下游的药企，涉足的却相对较少。”如何抓住“AI+生物医药”的黄金窗口期？中国信息通信研究院医疗健康大数据与网络中心副主任连云波提出，一个“两极分化”的鸿沟目前尚待跨越：“我们和相关企业交流过程中发现了一个普遍的问题：两极分化很厉害。一方面，很多人工智能相关企业对于AI发展都在拼命追赶，但是在医疗行业，尤其是医药制造企业方面，对于AI，第一，不太理解；第二，不大相信；第三，很难采用。中间缺乏一个很好的桥梁机制。”
在会上，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）“生物医药产业推进组”正式成立。连云波谈道，希望该推进组在未来能够成为链接AI与生物医药两端的“平台与桥梁”，“我们希望致力于平台搭建、生态服务、创新探索，聚焦在生物医药领域里面的网络、安全、数据和人工智能，并通过这样的工作来推动中国人工智能赋能生物医药高质量发展。”
目前，数字化转型正在加速赋能临床试验。传统临床试验方法有一定局限性，如招募周期长、人工数据转录方法容易出现错误和效率低下、患者还需经常前往临床试验机构随访导致不便等。“如果开展数字化转型，在优化患者招募，特别是在临床数据采集方面，可以发挥很大的作用，可以降低成本和时间，提升患者体验，最重要的是帮助监管机构监管，最终目标是要提升研究的质量和效率。”北京大学第一医院医学统计室主任、北京大学临床研究所副所长、海南真实世界数据研究院副院长姚晨分享道，目前，他与团队正在临床试验药物编盲，患者远程智能随访，临床试验数据采集、治理和管理等方面进行数字化转型的探索。
大数据中如何“掘”出1类创新药？
4月23日，用于脑胶质母细胞瘤的1类创新药伯瑞替尼肠溶胶囊（以下简称“伯瑞替尼”）获批上市，这是我国在脑胶质瘤MET靶向治疗领域首个完全获批的小分子靶向药物，也是全球首个批准上市的用于治疗脑胶质瘤的小分子靶向药物。
精准医疗时代已到来，如何在患者的海量大数据中“掘金”，并进行个体精准分析，成为新药研发的关键之一。“以临床价值为导向，以患者为核心，人与人之间的个体差异不再是被刻意消除的‘噪音’，而是必须找出来以指导精准医学的证据。”江涛院士团队成员、北京市神经外科研究所副研究员胡慧敏介绍伯瑞替尼研发历程时谈道，“来自于患者和临床的数据都是非常复杂、大型的数据，如何利用AI和大数据的分析，在这里面寻找‘宝藏’，是对我们的一个挑战。”
团队在对经典药物格列卫研发历程的分析中，关注到了融合基因的致病机制。“我们从大数据里构建了中国人群首个脑胶质瘤融合基因全景图，可以看到融合基因在脑胶质瘤里面不是一个罕见的事件。”胡慧敏谈道，“在这么多的融合基因中，我们最终选择PTPRZ1-MET为研究对象。”
胡慧敏进一步介绍道，针对MET这一靶点的激酶抑制剂已有许多，但很多为多靶点药物，副作用与安全性问题都比较大，团队最终与企业合作开发了一个与激酶具有高结合力、血脑屏障高通过率的单靶点药物。
“一个药物的成功以外，更重要的是这一研究历程为精准医学研究所作的示范。为了实现临床目标，我们做了大量的基础和临床研究作为支撑，从大样本的建设，到在其中发现一个值得研究的靶基因，再到明确其与脑胶质瘤恶性进展的机制、开发高特异性小分子化合物，从而走向临床试验。冰山上的一个小角，下面有大量的工作支撑。”
数字化技术如何赋能
生物医药全产业链？
“AI+生物医药”，产业链条呈现“冷热不均”的态势：以药企为代表的下游需要更加重视AI，而AI技术提供商等中上游正在回归理性。“讲故事的时代已经过去，现在更重要的是落地，考验一家AI公司的好与坏，就看AI公司的项目和对外合作是否落地。”任峰说道。
“目前全球绝大多数的AI公司主要集中在这几个方面，靶点发现、高效药物分子生成，还有临床试验，自从ChatGPT出现之后，很多AI制药公司在做这方面的工作，英矽智能也不例外。”任峰介绍道，目前，由英矽智能自主研发的PandaOmics平台已在一些全球知名药企中进行靶点发现等方面的应用。以克罗恩病为例，相关药企可以直接使用英矽智能的数据库，选择克罗恩病患者的样本作为分析数据，并选择健康人的样本作为对照组，即可以直接分析其中基因影响的信号通路，而如果研究者对其中某一个信号通路感兴趣，数据库则可以直接给出其上下游关系以及相关引用资料。
目前，英矽智能在落地方面，已与复星医药、赛诺菲等药企签订相关合作，实现相关商业价值与社会价值。
尽管许多与会专家都谈到在生物医药领域应用AI的紧迫性，但传统药企也有自身的顾虑：大模型是会继续有日新月异的发展，还是会有另外的增长曲线？AI的技术路线与应用场景层出不穷，但企业的投资却有限，当下的热点与风口会不会很快淘汰？对此，上海复星医药（集团）股份有限公司总裁助理兼首席数智官林锦斌谈道，“无论被动还是主动，如果不布局，必将会被市场竞争所淘汰。”
生物医药企业应该如何布局AI技术的应用？林锦斌认为，“应该从组织、技术、场景价值上系统设计AI赋能场景的路线图，而不是零星的业务团队自发对AI价值的挖掘。在企业层面要进行系统性的顶层设计和建立整个体系。”
企业及专家观点不代表官方立场
编辑：蓝悦
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