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如何提高醫(yī)療行業(yè)藥物研發(fā)的成功率

2019-08-24
關(guān)鍵詞: AI 智慧醫(yī)療

  如果說(shuō)化學(xué)階段的目的是Be better的話,那么醫(yī)學(xué)階段的目標(biāo)似乎又收縮了,變成了Be usable,然而真實(shí)的情況是大部分藥物分子跨不過這個(gè)坎。在藥物研發(fā)里有個(gè)諺語(yǔ),叫做“Fail fast, Fail early”,這其實(shí)是求之不得的事情,因?yàn)槿绻系脚R床II期甚至III期臨床再失敗,將會(huì)造成摧毀整個(gè)公司市值的重大損失。

  這看起來(lái)似乎是荒謬的,如果前期的生物學(xué)機(jī)理和化學(xué)優(yōu)化已經(jīng)完善,為什么放到真人身上就砸了呢。但這個(gè)荒謬背后的原因是非常深刻的:藥物分子在復(fù)雜的人體系統(tǒng),尤其是具有基因和組學(xué)異質(zhì)性的人群中的效應(yīng)是難以捉摸的,在不同的維度上可以呈現(xiàn)出不同的usability。

  大部分的藥物如果是在II期及之后失敗,最大的問題可能不是因?yàn)樗幉缓茫且藻e(cuò)誤的方式用在了錯(cuò)誤的人群中。很多藥物其實(shí)在臨床試驗(yàn)里并沒有死透,如果我們知道自己錯(cuò)在那里,其實(shí)是有可能通過給藥方案和適用范圍的調(diào)整,達(dá)到新的臨床終點(diǎn)。

  如果能夠及時(shí)止損,及時(shí)選擇合適的適應(yīng)癥,提高成功率的話,這才是真正值錢的地方。而這其實(shí)可以借助于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)患者畫像的洞察來(lái)實(shí)現(xiàn),在臨床試驗(yàn)開始之前就對(duì)這個(gè)藥在大人群中的可用性,或是對(duì)哪些細(xì)分marker的人群可用,以及最重要的,哪些marker人群和臨床終點(diǎn)無(wú)效做出判斷。這樣的洞見,在II期及以后的臨床試驗(yàn)中都價(jià)值上億!

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  可以看到,目前的藥物研發(fā)的流程,最大的矛盾集中在生物學(xué)階段和醫(yī)學(xué)階段,相反,化學(xué)階段反而是最成熟的部分。而如果只是在這個(gè)非瓶頸部分做優(yōu)化,并不會(huì)顯著提升藥物研發(fā)的時(shí)間效率和回報(bào)率。

  因此我認(rèn)為,如果AI藥物研發(fā)的項(xiàng)目,僅僅是過去計(jì)算化學(xué)模擬,組學(xué)和藥物開發(fā)自動(dòng)化的延續(xù),是用AI的工具去優(yōu)化和加強(qiáng)已有的研發(fā)流程,這當(dāng)然是一個(gè)最具可行性的前期策略,但是這并不是那么值錢的市場(chǎng)。這些針對(duì)藥物研發(fā)中“化學(xué)”階段的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,做的普遍是容易做,但不是必須做的事情。如果只是提升當(dāng)前的藥物研發(fā)效率,那么AI藥物研發(fā)公司的估值,顯然有點(diǎn)高了。

  大型藥企對(duì)這些創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的關(guān)注和支持,與其說(shuō)是看好技術(shù)而去投資,不如說(shuō)是出于財(cái)務(wù)KPI的考慮,以投資AI藥物研發(fā)公司的方式,將非藥企核心的研發(fā)業(yè)務(wù)外包給了CRO和這些“virtual biotech”的AI創(chuàng)業(yè)公司。這可以輸出藥企的優(yōu)勢(shì):充沛的現(xiàn)金流投入,和臨床開發(fā)“接盤”能力,而產(chǎn)生的收益又不會(huì)立即體現(xiàn)在損益表上,而是通過收購(gòu)-商譽(yù)的調(diào)節(jié),讓報(bào)表變得更好看。當(dāng)然,從投資的角度去看,我也認(rèn)同這種商業(yè)邏輯。

  但真正具有極大價(jià)值的,應(yīng)該是用AI重構(gòu)藥物研發(fā)的整體邏輯,這可以從兩個(gè)方向進(jìn)行努力:1,在生物學(xué)的階段,甩開可理解性的限制,以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式去更高效尋找新機(jī)理和有效的新靶點(diǎn),往外擴(kuò)張成藥的空間。2,在醫(yī)學(xué)的階段,結(jié)合患者畫像參與到臨床實(shí)驗(yàn)的決策中,以提高藥物定位和過審的成功概率,盡早識(shí)別并kill掉無(wú)底洞的爛藥,以免到了3期失敗被坑死。

  這兩個(gè)方向其實(shí)都體現(xiàn)出同一個(gè)理念,那就是應(yīng)該用AI去提高藥物研發(fā)的成功率,而非藥物研發(fā)的運(yùn)營(yíng)效率,這兩者是質(zhì)和量的不同。如果能夠直面“生物學(xué)”和“醫(yī)學(xué)”階段的Hard Problem,實(shí)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新,我相信,這會(huì)比在“化學(xué)”階段做的任何漸進(jìn)式創(chuàng)新,都更有價(jià)值。


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