全球药物市场需求端旺盛,人工智能将助力新药研发

尹云肖

生物医药、医疗器械、医疗服务

  • 2019-10-10
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随着人工智能(AI)技术的发展,其在各行各业的应用越来越重要,由声音和图像识别到无人机和无人汽车的制造,人工智能技术功不可没。近年来随着AI在生物学领域的应用和突破,利用人工智能技术加速新药研发已成为人工智能应用的一个热门方向。

摘要:随着人工智能(AI)技术的发展,其在各行各业的应用越来越重要,由声音和图像识别到无人机和无人汽车的制造,人工智能技术功不可没。近年来随着AI在生物学领域的应用和突破,利用人工智能技术加速新药研发已成为人工智能应用的一个热门方向。

目前,全球已有100多家初创型的企业在探索用于研发新药的AI方法,同时跨国药企也不甘落后,诺华、强生、辉瑞、葛兰素史克、礼来等知名药企正积极尝试探索与人工智能企业合作。传统新药的研发平均需要12年左右的时间和10-20亿美金的资金投入,仅的临床前研究平均需要花费6年左右的时间,新药研发领域在这样的大背景下,人工智能的渗入在新药研发过程中的优势凸显。

全球药物市场需求端旺盛,各大药企亟需加大新药研发力度

据Frost&Sullivan数据显示,2018年全球医药市场的销售额已突破12600亿美元,预计到2021年全球销售总额将达到14750亿美元,2012到2021年的年均复合增长率为4.9%,呈稳步增长趋势,详情请见图1。同时期,我国医药市场的销售额度由2012年的770亿美元增长至2018年的1430亿美元,预计2021年国内的销售总额将达到1780亿美元,年均复合增长率高达9.8%,增长率是全球市场的2倍,详情见图2。这些都表明全球市场在稳步增长,而我国市场的增长速度更快,具备更快的发展潜力。

图1 2012-2021年全球医药市场销量变化情况

(资料来源:Frost&Sullivan)

图2 2012-2021年中国医药市场销量变化情况

(资料来源:Frost&Sullivan)

据全球知名行业及市场调研公司Evaluate数据显示,2017年全球药企TOP10处方药的销售综合为3284亿美元,其中诺华、辉瑞和罗氏三家药企的年销售额超过400亿美元。预计在2024年全球药企TOP10的处方药销售总额将达到4206亿美元,与2017年相比,其增长幅度搞到28%,排名第一的诺华制药销售额度将达到532亿美元,增长幅度为27.0%。2017年至2024年年均销售额增长幅度最快的药企为阿斯利康,增长幅度为4%,详情请见表1。未来全球药品市场规模将保持较快的增长,各药企亟需加大新药研发以满足市场需求。

表1 2017年和2024年全球药企TOP10处方药销售情况(单位:10亿美元)

(资料来源:Evaluate)

人工智能在发现药物和计算机方面有较好应用,可提高临床前后研发的成功率

各大传统药企在新药研发过程中都面临着周期长、投入高、成功率低等困境,也都试图尝试通过新技术的深入来加快新药的研发速度,从而更好的满足全球市场的用药需求,这些都为AI技术在新药研发领域的应用带来契机。人工智能在临床的各个阶段都发挥着重要作用,包括药物靶向预测和筛选、数据构建、药物作用适应症预测、化合物合成、药物分子结构改造、药物毒理性研究和预测、药物水溶性预测以及分子晶形预测等。人工智能的新药研发管线的应用,预计研发周期将缩短至1到2年,与传统研发相比整整缩短了5倍时间。

在新药发现关系方面(药物与疾病、基因的链接关系等),人工智能具备自然语言处理、图像识别、机器学习和深度学习能力,可以快速的发现显性关系,能够挖掘到不易被医学专家发展的隐性关系,智能化构建药物、基因和疾病之间的关系;在计算机方面的应用更为突出,人工智能拥有强大认知计算能力,可以对化合物进行虚拟筛选,更快的筛选出活性较高且与疾病更契合的化合物,提高临床前研发的成功率,为后期临床试验做准备。图3为人工智能在新药研发的场景应用。

图3 人工智能在新药研发的场景应用

(资料来源:公开信息整理,金智创新行研中心)

人工智能为新药的研发节省了大量时间和费用

据Evaluate数据研究显示,临床前研究阶段,人工智能在新药研发的化合物合成及药物筛选等发面皆可节约时间,预计可节约 40%至50%的时间,每年为药企省下约260 亿美元的化合物筛选成本;而在临床研究阶段节约的时间和费用更多,节约50%至60%的时间和每年280亿美元的研发费用。也就是说,如果人工智能可以完全应用在新药研发的临床前后,每年将为药企节约540亿美元的研发费用,节省了企业的支出。

表2 人工智能为新药研发节约的时间和费用

(资料来源:Evaluate)

结语

有痛点的地方就有创新的土壤,新药研发周期长、研发成功率低以及研发费用高,一直是困扰制药企业的魔咒。制药企业的痛点给AI创新企业带来了发展契机,为了实现AI与新药研发更加深度的融合,AI企业还需要构建完整的数据体系、打造强大的专家队伍和创新的商业模式,以期能够早日迎来真正以AI为核心支撑的新药上市。

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