場景匯品牌計劃丨哲源科技：“計算醫學”賦能新藥研發，助力創新藥走出研發“死亡谷”

每經記者｜唐如鈺    每經編輯｜肖芮冬    

在創新藥領域流傳著一個著名的“雙十定律”——一款新藥從立項到獲批上市平均需要十年的研發周期和十億美元以上的投入。這一定律即導致了當下藥物研發難、罕見病治療“一藥難求”的局面。

近年來，隨著生物信息、大數據、人工智能（AI）等技術的發展，如何將AI與新藥研發有效的結合，加速藥物的研發效率、提高重大疾病、罕見病的治療、存活率，成為了產業與學界的共同追求。北京哲源科技即是一家致力于用AI、大數據、生物醫學賦能創新藥研發的企業，由中科院計算所孵化，面向生物醫藥行業賦能的平臺AI公司。旨在通過“計算醫學”方法系統性發掘生物醫學大數據中潛在的規律，為疾病建立數字化模型、人類個體建立數字孿生模型、為藥物建立高內涵的MOA數字化模型，助力創新藥走出“九死一生”的研發困境。

“計算醫學”是信息科學與生命科學及醫學科學深度交融的全新技術領域，核心是通過數學、信息科學及人工智能方法來理解人類疾病與健康的機理，為臨床醫學提供新洞見，提高并改善疾病診療水平；近年來，基于計算醫學的理念與技術，各大藥企和人工智能醫學平臺開始將其用于藥物的研發。

“九死一生”的創新藥

以小分子藥物為例，一款新藥從研發到臨床治療需要經歷確定靶點、機制驗證，化合物的篩選、合成及優化，安全性試驗，之后申報臨床一至四期試驗，最終上市，上市后繼續進行臨床研究等多個階段。對藥企而言，每個環節都無輕松可言，尤其審批上市前的每一步都面臨著極高的淘汰率。比如，在藥物發現環節，研發團隊需要對成千上萬種化合物進行篩選，最終只有碩果僅存的少數化合物能入選參與后續研發；即便藥物能順利進入臨床試驗，也仍需要7~10年的多種臨床試驗來驗證其藥效和安全性。

因此，突破創新藥的第一步是靶點發現。但是，靶點難尋是世界級難題，堪稱藥物研發的“珠穆朗瑪峰”。

哲源科技聯合創始人、COO，圖靈-達爾文實驗室副主任趙宇向記者介紹道，一個全新藥靶的研發成功，就能做大做強一個企業，開創一個行業新方向，藥研行業亟需突破藥靶枯竭瓶頸。

與此同時，他表示，突破靶點到臨床試驗同樣充滿了艱難險阻，一款新藥研發成本約為26億美元，耗時超10年，但能真正走過臨床三期試驗獲批上市的藥物不到5%，腫瘤藥物的成功率則僅為2.6%，這意味著眾多腫瘤新藥研發項目都脫離不了被淘汰的命運。“反摩爾定律現象在這里集中出現，業界也把臨床階段的試驗稱為創新藥‘死亡谷’。”

這樣“九死一生”的過程在哲源科技聯合創始人、圖靈-達爾文實驗室主任牛鋼看來，是對研發資源和患者生命的極大浪費——一方面，藥企需要花大量的時間和財力去完成臨床階段的試驗，每個適應癥在該階段幾乎都是數千萬至上億美元的投入；而另一方面，患者潛在的有效治療機會在重復性藥物臨床試驗中也被浪費，“如果一種藥物對治療特定適應癥患者的貢獻不高，但多個藥廠扎堆做臨床試驗，那么這些參加臨床試驗的患者就有很大機會錯失試用其他可能更有效治療方案的機會”。

“哲源科技將自身開發的獨特算法、算力與生物醫學技術、臨床與生物學大數據結合，采用計算醫學方法論構建了藥物研發的數字試驗場，為人、病、藥分別搭建數字化模型，不僅可以為特定疾病遞呈新靶點，協助搭建基于全新藥靶的新藥研發管線，也可以在擁有大規模來自真實世界的數字化病人的數字藥物試驗場中進行大規模的臨床試驗仿真，高效且準確地找到新藥的基線人群，并判斷出最優和最劣適應癥，提高命中率，降低無謂的浪費。因此，采取這種策略，可以極大提升研發效率和臨床試驗成功率。”牛鋼這樣介紹道。

計算醫學，幫助創新藥逃離“黑箱”

在牛鋼看來，現代制藥方式仍屬于在“黑箱”中點一支小小的蠟燭作業——現行的化合物和靶點篩選、臨床試驗階段的方案設計、人群選擇仍存在較大的盲目性，每一個環節都充斥著未知和不確定性。而在計算醫學方法論指導下，AI的目的就是用大規模數據和知識來消除各個環節上的不確定性，增強對人、對病、對藥的機制性理解，有效信息可以打破“黑箱”，讓研發道路明朗化。

牛鋼以癌癥免疫藥物向記者舉例，目前該藥物的普遍有效率大致為20%，但若通過為患者及藥物機制建立數字化模型，精準為藥物的最大獲益人群畫像，患者獲益率則有機會提升至90%以上。

“采用計算醫學方法，我們可以快速在臨床端獲取全新且深刻的洞見，目前團隊已經積累了數十項研究成果，已具備幫助藥企、醫院大幅提高臨床產品研發效率與精準度的能力。”牛鋼說道。

趙宇則進一步向記者介紹道，超算處理復雜、系統性問題的能力遠強于人類，目前哲源科技AI輔助新藥研發已初步實現了產業化落地，與目前超過九成的AI輔助藥物研發集中在“藥物發現階段”有所不同，哲源科技將重點聚焦三大方面：一是針對特定疾病系統性地遞呈新靶點、靶點機制的發現；二是為藥物進入臨床階段，匹配具有臨床療效優勢的適應癥及最優適應患者人群；三是藥物上市后拓展適應癥，“這些AI+藥物的產業化應用目前尚是荒涼的‘無人區’，但也是哲源必須去邁過的”。

據悉，哲源科技目前主要聚焦腫瘤疾病領域，通過計算醫學新技術體系協助醫院、藥企、科研機構的研發工作，其團隊的目標是建立全新“藥物數字試驗場”，目前其團隊的目標是將新藥創制的研發時間和投入減半，講成功率和臨床有效率翻倍。

談及公司下一階段的發展，牛鋼表示，未來團隊將繼續兩條腿走路——一方面，持續擁抱行業，與醫院、藥企合作，將團隊更多的技術成果帶給制藥及診斷行業；另一方面，則是加強與科研機構、臨床醫療機構的深度合作，加大科研力度。“AI制藥是一個復雜的跨學科交叉領域，我們有能力去把這件事做好，但也希望更多的同行藥企了解并擁抱這一新技術體系，我們將密集地向行業釋放‘成果’。”

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封面圖片來源：攝圖網_401491749