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奇點(diǎn)大學(xué)創(chuàng)始彼得·戴曼迪斯:關(guān)于制藥行業(yè),“長壽即服務(wù)”

mK5P_AItists ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:工程師譚軍 ? 2018-07-05 16:28 ? 次閱讀
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未來學(xué)家、奇點(diǎn)大學(xué)創(chuàng)始彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)最近就人工智能對新藥研發(fā)的推動(dòng)作用進(jìn)行了討論,并結(jié)合其新近投資的藥物研發(fā)公司案例,進(jìn)一步為我們打開了一扇通往未來新藥研發(fā)的新方向。

通過人工智能等技術(shù)的應(yīng)用,新型藥物發(fā)現(xiàn)公司將以更少的投入、更高的精度、更快的速度發(fā)現(xiàn)新藥并投放市場,從而顛覆整個(gè)傳統(tǒng)制藥行業(yè),并產(chǎn)生新的商業(yè)模式:“長壽即服務(wù)”。

1.傳統(tǒng)藥物研發(fā)面臨挑戰(zhàn)

對于新技術(shù)的應(yīng)用,醫(yī)藥行業(yè)是適應(yīng)速度最慢的行業(yè)之一。

2016年全球醫(yī)藥市場規(guī)模超過了1.1萬億美元。2018年,僅前十大制藥公司的收入預(yù)計(jì)將超過3550億美元。

與此同時(shí),目前藥物的研發(fā)支出也越來越高,有些大型醫(yī)藥公司的研發(fā)費(fèi)用甚至高達(dá)數(shù)十億美元,并需要大約10年時(shí)間才能將新藥推向市場。而進(jìn)入I期臨床試驗(yàn)的藥物中,90%的藥物最終不會出現(xiàn)在患者面前。

到2030年,65歲及以上的老年人將占世界人口的12%,像老年癡呆癥這樣的“衰老疾病”將對社會構(gòu)成越來越大的挑戰(zhàn)。

隨著全球人口老齡化加速,在疾病治療與藥物研發(fā)方面,我們已經(jīng)沒有太多時(shí)間再依賴這種低效、高成本的生產(chǎn)方式。

隨著人工智能與基因表達(dá)、血液測試等大量數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,新型藥物發(fā)現(xiàn)將以更便宜、更快、更智能化的方式實(shí)現(xiàn)。

想象一下,如果我們能夠產(chǎn)生新的分子靶向任何疾病,并在一夜之間為臨床試驗(yàn)做好準(zhǔn)備,會有怎樣的效果?

再想象一下,通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的利用,50人的團(tuán)隊(duì)能否抗衡5,000人的研發(fā)巨頭?

2.基于AI的藥物發(fā)現(xiàn)公司Insilico

Insilico Medicine成立于2014年,專注于將深度學(xué)習(xí)等新一代人工智能技術(shù)應(yīng)用于靶點(diǎn)識別、藥物發(fā)現(xiàn)以及抗衰老研究,也是世界上第一家使用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)生成藥物分子的公司。

Insilico Medicine的綜合性藥物發(fā)現(xiàn)引擎使用數(shù)百萬個(gè)樣本和多種數(shù)據(jù)類型來發(fā)現(xiàn)疾病的特征,并且為數(shù)十億分子確定最有希望的目標(biāo)。

公司CEO Alex表示“GAN技術(shù)本質(zhì)上是兩個(gè)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的互相博弈”。

利用GAN技術(shù),可以輸出完美的分子組成。

在已知和未知靶點(diǎn)的情況下,都可以生成治療疾病的新型藥物分子結(jié)構(gòu)。目前公司正在衰老、癌癥、纖維化、帕金森癥病、阿爾茨海默癥、ALS、糖尿病等領(lǐng)域中尋求藥物發(fā)現(xiàn)。一旦實(shí)現(xiàn),其影響將是深遠(yuǎn)的。

Insilico Medicine的終極目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)全自動(dòng)的健康即服務(wù)(HaaS)/長壽服務(wù)(LaaS)引擎。一旦應(yīng)用到例如谷歌這樣的公司服務(wù)中,這種引擎將為在線用戶提供個(gè)性化解決方案,幫助他們預(yù)防疾病并保持最佳健康狀態(tài)。

今年6月,公司完成由藥明康德風(fēng)險(xiǎn)投資基金領(lǐng)投的新一輪戰(zhàn)略融資,淡馬錫控股旗下的蘭亭投資和由彼得·戴曼迪斯創(chuàng)立的風(fēng)險(xiǎn)投資基金B(yǎng)OLD Capital也參與了本輪投資。

3.全新的藥物發(fā)現(xiàn)流程

首先,Insilico利用GAN技術(shù)來確定目標(biāo)。Insilico使用來自健康組織樣本和和受疾病影響的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。(靶點(diǎn)是在給定的病理學(xué)中涉及藥物作用的細(xì)胞或分子結(jié)構(gòu)。)

在第一階段,Insilico可以確定目標(biāo),重建整個(gè)疾病路徑,并了解導(dǎo)致衰老相關(guān)疾病的調(diào)節(jié)機(jī)制。

在了解衰老過程中潛在的機(jī)制和因果關(guān)系之后,Insilico使用GAN來“想象”出新型的分子結(jié)構(gòu)。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí),Insilico的系統(tǒng)可以生成多達(dá)20種不同屬性的分子,以攻擊指定的目標(biāo)。

這意味著我們現(xiàn)在能夠以前所未有的方式識別目標(biāo),然后從頭生成自定義分子,使它們能夠直擊這些特定目標(biāo)。

目前,通過傳統(tǒng)技術(shù)發(fā)現(xiàn)并在小鼠身上測試的藥物,在人類臨床試驗(yàn)中,超過90%的藥物都失敗了。

為此,公司科學(xué)家Polina Mamoshina正與牛津大學(xué)計(jì)算心血管團(tuán)隊(duì)合作開展一項(xiàng)研究,將設(shè)計(jì)藥物的副作用最小化。

Insilico的最新動(dòng)作還涉及到預(yù)測臨床試驗(yàn)的結(jié)果。雖然仍處于早期階段,但準(zhǔn)確的臨床試驗(yàn)預(yù)測指標(biāo)將使研究人員能夠確定理想的臨床前候選人。

準(zhǔn)確的臨床試驗(yàn)預(yù)測結(jié)果可以實(shí)現(xiàn)藥物測試成本、時(shí)間和資金大幅度的削減。

4.藥物發(fā)現(xiàn)的未來趨勢

藥物發(fā)現(xiàn)正在向數(shù)字化和虛擬化的方向轉(zhuǎn)變。

得益于機(jī)器學(xué)習(xí)、藥物發(fā)現(xiàn)和分子生物學(xué)的融合與突破性進(jìn)展,像Insilico等公司只需要50個(gè)人就可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制藥工業(yè)5000人也無法做到的事情。

隨著計(jì)算能力的提高,我們將能夠以低得多的成本,以驚人的速度向市場推出新的治療方案,并且不需要大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施和投資。這將導(dǎo)致醫(yī)療市場的革命。

除量子計(jì)算的預(yù)期突破之外,我們將很快見證具有更高的準(zhǔn)確性的可測試分子數(shù)量的爆炸式增長。

通常情況下,疾病不是單一的目標(biāo),而是多個(gè)目標(biāo)的組合,會造成人體多種不良反應(yīng),而目前制藥模式總體上非常簡單,一種藥物治療一種病癥。

最終,AI使我們能夠生產(chǎn)復(fù)雜的多靶點(diǎn)藥物,實(shí)現(xiàn)一藥治療多種疾病。

生物技術(shù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的速度將超出我們的預(yù)期和想象。未來幾年中,效率低下、創(chuàng)新緩慢和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)都將面臨新技術(shù)的破壞。傳統(tǒng)大型制藥企業(yè)就是一個(gè)典型。

融合技術(shù)將很快在長壽和疾病預(yù)防方面取得長足進(jìn)步,而在大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、超強(qiáng)的計(jì)算能力、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈和人工智能等因素推動(dòng)下,人類健康和長壽的未來值得期待。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:長壽即服務(wù):創(chuàng)業(yè)公司如何用AI技術(shù)顛覆傳統(tǒng)藥物研發(fā)

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學(xué)家】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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