提升新藥開發效率,分子智藥用 AI 打破臨床前試驗瓶頸

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新藥開發的成本在近年來越來越高,在人體試驗難以減省的狀況下,臨床前階段的效率將決定整體的研發速度。因此,各家 AI 公司都使出渾身解數,以期能提升臨床前各個階段的效率。

傳統藥物開發痛點

台大曾宇鳳教授指出,每一間藥廠都在思考如何打破瓶頸,迅速將創新化合物推進臨床試驗,而在這個過程中,透過體內、體外試驗觀察化合物有效性的時間成本高昂。

除了耗費大量時間成本,藥物開發往往是從上萬個化合物中開始篩選,而進入動物試驗又是一場選拔,測試多項指標的過程就耗上龐大資金。更遑論化合物進到動物試驗卻結果不好,前面所投注的錢都將付諸流水。

從新藥探索到新藥發展,AI 解決方案的百家爭鳴

Atomwise、Insilico Medicine 等新創公司在新藥探索的階段提出了全新的方法,也帶動了AI製藥新創的整體估值;而如傳統大廠:Google、IBM 等也分別在蛋白質結構預測與合成解析發表了全新的演算法。導入 AI 解決方案似乎已經是新藥產業不可忽視的新趨勢。而來自台灣的分子智藥,則決定從前期的大量篩選階段,與中期的先導化合物修飾切入,並協助台灣的中小企業進行 AI 轉型。

可解釋預測結果與分析內容的 AI

甫於今年BIO Asia-Taiwan 2021 期間舉行 webinar,分子智藥執行長田耘政指出,「藥廠往往都在相對開發後期才考慮化合物的可成藥性,若結果不佳,它們將面對同時提升藥效與可成藥性的艱難挑戰。」。

分子智藥擁有 2 大 AI 平台,一是 SaaS 藥物篩選平台 VIRTUALMAN for ADMET/PK,使用圖卷積網路(GCN)來預測分子性質,研究人員在進行體內、體外試驗前,使用軟體並選出最符合需求的化合物。二是 AI 驅動藥物開發(ADDD)平台,採用強化學習技術與圖卷積網路互相搭配,可設計出符合多項指標的化合物,同時顧及藥效與安全性。

分子智藥技術長劉昕在 webinar 中表示,搭載 GCN 技術的 SaaS 平台的預測精準度高,且該平台內建一種可向研究人員解釋數據結果與評估過程的 AI 系統,舉例來說,系統若預測該化合物會出現致突變性,其 AI 就可解釋毒性從何而來。這打破了常見的 AI 黑盒子問題,使藥廠能從分析內容更精準的開發藥物。

SaaS 平台的分析範疇包含預測藥物接合位點、物化性質、代謝、毒性、藥物動力學、吸收等,此外也提供客製化模型服務,廠商可使用自有數據建立屬於自己的模型。

分子智藥 ADDD 服務流程

3 周內完成客製化化合物庫

另一方面,ADDD 平台可從任意分子開始進行優化。藥廠提供多個期望達到的指標與化合物結構後,平台會進行自動優化與合成,並在 3 週內推出 1,000 個以上符合參數的化合物庫。隨後,化合物會經過藥代動力學(DMPK)、ADMET(吸收, 分配, 代謝, 排泄和毒性)預測與脫靶效應與合成等評估,最終精準得出臨床前試驗成功率較高的化合物。

AI 解決方案便於整合,省下大筆研發成本

分子智藥的 AI 平台已有不少導入案例,舉凡藥廠在購入化合物前使用 SaaS 平台篩選,將數萬個選項縮小至數千;在動物試驗前,也能將數千個化合物篩選出數十個臨床表現較好的化合物。這將使得藥物開發策略更加精準,研究人員不必大海撈針,就可省下成本與人力,投入其他研究項目中。

而透過 ADDD 平台,藥廠可迅速找出優化化合物表現的多種選擇,並在提升藥效或 ADME 表現的同時,把關藥物毒性。這若由人工處理,需要耗費數個月的時間,但 AI 平台可將時間縮短至 1 個月內,並空出相關人力。

另外田耘政也指出,分子智藥的 AI 解決方案具備高度整合,與安全完善的架構設計,能減少藥廠投資與整合現有 IT 的成本,且無須花時間訓練 AI、購入硬體設備與顧慮維運成本,就能增加藥物開發的競爭力與效率,更解決了人手與產量不足的困境。

AI 藥物開發浪潮勢不可擋,即早備戰提升競爭力

 AI 時代來臨,不少企業了解 AI 轉型的重要性,國際藥廠更導入 AI 翻轉藥物開發流程,提升臨床前試驗效率。但台灣大多為中小型企業,容易缺乏資源與 AI 人才;此外還得考量生醫跨 IT 的高門檻與導入新系統的適應期等問題。如何開始轉型就是一大問題。

AI 藥物開發無疑將成為未來製藥主流。分子智藥顧問李仲毅醫師說,近年業界開始出現比較實際的 AI 應用,放眼全球也可看到知名藥廠加緊 AI 投資。AI 可彌補藥廠產能與資源不足的現況,縮小研發落差,並最大化現有資源的使用,有效落實國際與在地市場的研發策略。

接下來,分子智藥將積極布局歐美與東亞市場,它們已與矽谷、波士頓生技生態圈的研究團隊接洽合作;募資方面,更已在 2019 年取得來自矽谷與台灣創投橡子園創投台灣的百萬美元融資,未來將深耕 AI 解決方案,協助更多企業推動精準藥物研發。

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