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科技驱动的未来,药物创新会有哪些从0到1的突破?
【字体: 大 中 小 】 时间:2022年05月22日 来源:生物通
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从进入21世纪以来,在新旧动能转换、产业助推的大背景下,一场以基因测序、人工智能等创新技术为核心的产业变革正在加速来临。
诺贝尔医学奖获得者屠呦呦,在专访中讲述发现青蒿素的实验过程中的艰辛与困苦:“那时药厂停工,只能用土办法,我们把青蒿买来先泡,然后把叶子包起来用乙醚泡,直到第191次试验,我们才真正发现了有效成分“。和当年相比,如今的医药研发过程可以说是发生了翻天覆地的变化,科技技术为生命科学领域带来了源源不断的创新活力。
图片来源于《财经人物周刊》采访
从进入21世纪以来,在新旧动能转换、产业助推的大背景下,一场以基因测序、人工智能等创新技术为核心的产业变革正在加速来临。根据最新的医药工业“十四五”规划显示,今年中国医药工业的GDP增长速度高于8%,达到全国整体GDP增速的1.5倍,作为国内高速发展的成长型行业,医药工业成为热点话题。
新旧动能转换,中国医药创新周期加速
回顾中国的医药创新周期所经历过三个阶段,20世纪初,国内药物研发缺乏本土创新,医药行业专注于原料药生产环节与仿制药研发,创新意愿并不强烈;2015年左右,伴随着国家药品注册审评等新政策出台积极鼓励医药创新,中国新药研发进入了创新1.0的时代,本土创新加速成长,但医药创新主要聚焦在大适应症领域(肿瘤、血液病、免疫病),产生同质化问题,而细分领域的研发则被忽略。现如今,中国医药创新走向了出海2.0的阶段,随着人工智能、机器学习等创新技术的助推,头部药企开始在创新领域崭露头角。而一些细分领域的龙头企业,包括新兴的生物医药企业也在不断成长。
交叉融合,技术驱动生物医药大发展
新药研发一直是人类发展中极具风险和复杂度、耗时最漫长的技术研究领域之一:药物研究专家在药物早期进行研发时,往往会经历四个流程,分别是靶点的发现和验证,高通量筛选,产生先导化合物,化合物的优化,再进入IND临床前的实验。根据《自然》(Nature)杂志的数据显示,一款新药的研发成本大约是26亿美元,耗时约10年,成功率却不到1/10。人工智能和机器学习(AI/ML)技术,正可以解决这个问题。
这是因为,AI/ML的优势是可以在海量的数据中筛选新的靶点,快速找出可能成药的化合物,从而减少药物发现所需的高昂时间成本和资金成本。据Exscientia Company Deck数据显示,比起传统新药研发每年将近2000亿美元的费用,使用AI技术可以减少约35%的研发成本,周期时间也从5至10年缩短到了1-2年。作为云计算的先驱,亚马逊云科技时刻准备着,应用AI/ML技术和丰富的成功经验,开拓生命科学数字化创新路径,从实验室到健康服务的全链数字化革新,帮助更多人群更快获得、更好可负担的诊疗服务。
在亚马逊云科技的帮助下,生物制药组织能够加快实现价值链每一个阶段的现代化进程:从研发到生产、再到上市和商业化,从而更快地将先进和差异化的药品和疗法推向市场。作为行业领导者信赖的合作伙伴,客户可以利用亚马逊云科技数十年的生命科学专业知识来加速发现、产品开发、制造和商业化。
端到端赋能医药研发,亚马逊云科技的成功实践
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