每一種新藥物的誕生過程中,背後都伴隨著相當大的時間及金錢成本。

根據2013年美國食品藥物管理局的報告指出,開發一種新藥物平均成本將近 26 億美元,時間約 14 年之久,才能讓藥物上市。然而上市後的藥物最終只有 5%會被繼續使用。

甚至在「2019 全球生命科學展望」的分析報告中,全球 12 家大型醫藥公司通過新藥物研發獲得的回報來到 9 年來的最低,平均回報率只有 1.9%。

如此嚴苛的環境,讓人類抵抗病魔方面長期處於劣勢。而現在科學家們希望在AI和大數據的幫助下,降低開發藥物的成本,並提高藥效的成功率。

AI結合大數據 加速新藥開發 

根據研究指出,新藥物開發的低效率來自於,在早期研究階段需要花費大量的時間,挑選候選藥物,並且還要歷經層層關卡測試藥物對於目標疾病是否有效。導致成功開發新藥的可能性非常低。

針對這個問題,現階段AI著力的重點在於幫助科學家在初期階段篩出候選新藥。也就是利用AI深度學習的能力,在分析各種大量數據之後,驗算出藥物對疾病的成效,有效的增加挑選候選藥物的準確性,並減少時間成本。

在這種趨勢之下,大量的AI 輔助新藥開發的新創公司如雨後春筍般創立。全球醫藥大廠球如輝瑞、默克等也開始重視AI這個領域。

AI被受重視 參與製藥成趨勢

像是在今年的4/19日,默克製藥在上海舉辦了一場「藥物逆合成預測大賽」。

所謂的逆合成預測,就是先預想最終結果,在一步一步往前推算合成步驟,這在過去是相當龐大的工作量。

而這項比賽,就是要求參賽者利用AI從分析目標產物的分子式開始,再通過搜索文獻中相似結構的合成路徑,來確認目標產物需要什麼樣的原料、試劑和反應序列。

本次大賽,默克製藥向參賽者提供 180 萬筆有機化學反應的資料庫,讓參賽選手以此建立模組,利用AI分析目標產物,來預測合成反應物。

有趣的是,本次參賽的各隊伍裡,除了化學相關背景人士之外,絕大多數都有工程師在內。

AI參與新藥的開發,被認為是未來趨勢。AI 的應用對於製藥業將會是一場新的革命。或許在未來,我們將可以在AI的幫助之下,治療我們現在所認為的不治之症。

 

圖源/PHOTO.AC

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