Künstliche Intelligenz bringt neuen Schwung in die Pharmaindustrie meines Landes

Relevante Experten glauben, dass KI-Arzneimittel eine Chance für die heimische Pharmaindustrie sein werden, die Kurve zu überholen. KI-Arzneimittel sollten als Einstiegspunkt genutzt werden, um die zukunftsorientierte politische Unterstützung für diesen aufstrebenden Bereich zu stärken und originelle und unabhängige Innovationen zu fördern in der gesamten chinesischen innovativen Pharmaindustrie werden Chinas Innovationen ins Ausland exportiert.

Der „Late-Mover-Vorteil“ der KI-Pharmaindustrie meines Landes

In den letzten Jahren haben Chinas lokale KI-Pharmaunternehmen Die gesamte Kette der Erforschung und Entwicklung neuer Arzneimittel umfasst mehrere Phasen der Zielidentifizierung und -zertifizierung, der Arzneimittelentdeckung, der präklinischen Forschung und der klinischen Forschung. Einschlägige Experten gehen davon aus, dass sich europäische und amerikanische Länder derzeit im Frühstadium von AI Pharma 3.0 und China im Frühstadium von 2.0 befinden. Die meisten inländischen KI-Pharmaunternehmen befinden sich in der Tierversuchs-, Wirksamkeits- und Toxikologieverifizierungsphase. Sie könnten später in diesem Jahr in die Phase der präklinischen Wirkstoffkandidaten eintreten und werden voraussichtlich in zwei bis drei Jahren in die Frühphase 3.0 eintreten.

Die Vereinigten Staaten dominieren immer noch das globale Layout der KI-Arzneimittelpipeline. Laut Statistiken des Think Tanks „Smart Drug Bureau“ gibt es mit Stand vom 20. Juni weltweit etwa 26 KI-Pharmaunternehmen 51 werden von der klinischen Phase-I-Arzneimittelpipeline unterstützt. Unter ihnen sind mehr als 80 % amerikanische Unternehmen, und es gibt nur drei chinesische Unternehmen: Insilicon Intelligent, Unknown Jun und Bingzhou Stone. Die führenden KI-Pharmaunternehmen, die gelistet wurden, sind im Wesentlichen europäische und amerikanische Unternehmen, und es gibt noch keine chinesischen Unternehmen.

Dr. Wang Lin, Leiter des japanischen Pharmaunternehmens Takeda Asia Pacific Development Center, sagte in einem Interview mit Reportern, dass Chinas lokale KI-Unternehmen und Biotechnologieunternehmen ihre Fähigkeiten in der KI-gestützten Arzneimittelforschung rasch verbessert hätten und Entwicklung. Einige lokale Unternehmen haben patentierte Entwicklungsplattformen entwickelt und sogar damit begonnen, bahnbrechende Bereiche zu erforschen, die von Unternehmen auf der ganzen Welt noch nicht erforscht wurden, wie etwa die Vorhersage der Kristallstruktur kleiner Moleküle und das Design primärer Arzneimittel.

Ab 2021 begannen große Mengen inländischer Mittel, in Unternehmen für die Erforschung und Entwicklung neuer KI-Arzneimittel einzusteigen. Innerhalb eines Monats dieses Jahres erhielten drei chinesische KI-Pharmaunternehmen eine Startfinanzierung. In den letzten zwei Jahren gab es drei Finanzierungsprojekte, die in der Branche für großes Aufsehen sorgten. Erstens hat Insilicon mit Hauptsitz in Hongkong im vergangenen Jahr erfolgreich 255 Millionen US-Dollar aufgebracht, um die KI-Forschung und -Entwicklung von Arzneimittelkandidaten in klinische Studien voranzutreiben und Algorithmusanpassungen voranzutreiben, um weitere neue Ziele zu entdecken. Im April desselben Jahres sammelte Beijing Wangshi Smart Technology Co., Ltd. ebenfalls erfolgreich 100 Millionen US-Dollar ein. Im September 2020 sammelte das in Shenzhen ansässige Unternehmen Jingtai Technology ebenfalls erfolgreich 319 Millionen US-Dollar ein. Darüber hinaus haben inländische Internetgiganten wie Tencent, Baidu und ByteDance ihre starke KI-Rechenleistung auch in den Bereich der Arzneimittelentwicklung und -gestaltung eingesetzt.

China verfügt über einzigartige Vorteile beim Einsatz von KI-Technologie zur Unterstützung der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, was der heimischen Pharmaindustrie historische Chancen zum Überholen in Kurven bieten wird. Wenn diese neue Technologie flexibel eingesetzt werden kann, könnten einheimische Pharmaunternehmen zu Branchenführern werden und weltweit an die Spitze gelangen. " Wang Lin sagte.

Einerseits ist ausreichend Big Data der Schlüssel zum Training von KI. Die inländische Bevölkerungsbasis ist riesig und der Krankenhausumfang beträchtlich, was der Sammlung und Integration großer Datenmengen förderlicher ist Zweitens gibt es in China derzeit etwa 3.000 CRO-Unternehmen (Auftragsforschungsorganisationen), die Pharmaunternehmen die Möglichkeit gegeben haben, mehrere CRO-Unternehmen in die Arzneimittelentwicklung einzubeziehen, um mehrere Studien parallel durchzuführen: Der Vergleich verschiedener Ergebnisse ist ein notwendiger Prozess für das KI-Lernen und Fortschritt, und kann auch die Kosten senken, die Qualität verbessern

Allerdings sind einschlägige Experten der Meinung, dass mein Land im Bereich der KI wettbewerbsfähiger und im pharmazeutischen Bereich etwas unterlegen ist Yuanyi Wisdom, ein Biotechnologieunternehmen, das sich auf intelligente Plattformen für die Entwicklung von Arzneimitteln spezialisiert hat, sagte Dr. Pan Lurong gegenüber Reportern, dass zwischen meinem Land und Europa und den Vereinigten Staaten keine Lücke in Bezug auf KI-Algorithmen besteht, oder noch schlimmer, sondern in Bezug auf das Verständnis und die Anwendung dieser Daten, die Infrastruktur der Biologie und der translationalen Medizin, die Solidität des Wissenssystems und die Talentreserven sowie die Standards und das Qualitätsmanagement, die Industriekette und die Lieferkette der gesamten Pharmaindustrie liegen weit hinter denen des Auslands Hongliang, Direktor des Intelligent Pharmaceutical Research Institute der Zhejiang University of Technology, glaubt auch, dass Chinas KI-Niveau mit dem der Vereinigten Staaten vergleichbar ist, die Pharmaindustrie jedoch bei der Integration von KI in verschiedene Branchen zurückbleibt Die Integration in die Pharmaindustrie ist schwieriger und wird nicht über Nacht gelingen. Wir sollten die Regeln der Arzneimittelforschung und -entwicklung respektieren und Zeit damit verbringen, sie zu verbessern. Die Herausforderungen und Risiken der „neuen und alten Integration“. 🎜#Obwohl künstliche Intelligenz in jeden Aspekt der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung eingedrungen ist, steht die Kombination einer aufstrebenden Industrie und einer traditionellen Industrie immer noch vor vielen Herausforderungen und Risiken wie Daten, Rechenleistung und Richtlinien. Relevante Experten glauben, dass die KI Die Pharmaindustrie hat die folgenden Probleme und Risiken, auf die sich unser Land bei der Entwicklung dieser Branche konzentrieren muss.

Von Anfang an ist der Algorithmenwettbewerb zum Datenwettbewerb geworden. Nur die kontinuierliche Eingabe massiver sauberer Daten kann das KI-Modell vollständig trainieren und seine Genauigkeit verbessern Derzeit stammen die meisten Daten aus wissenschaftlichen Forschungsfonds, Veröffentlichungen und anderen öffentlichen Quellen. Daten, Datenbereinigung und -integration sind zeitaufwändiger und arbeitsintensiver als die KI-Modellierung , sagte, dass die meisten Daten zur Arzneimittelforschung und -entwicklung, die derzeit von den meisten Unternehmen in meinem Land über öffentliche Datenbanken bezogen werden, von chemischen und biologischen Labors bezogen werden müssen. Darüber hinaus gibt es Einschränkungen bei der Datenverarbeitung Die Simulation der räumlichen Konformation eines Proteins oder Moleküls erfordert eine hohe Genauigkeit. Derzeit können selbst Supercomputer nicht alle Kombinationen ausschöpfen.

Unsicherheit bei der Entwicklung neuer Medikamente. Pan Lurong sagte, dass das größte Risiko und die größte Herausforderung in der innovativen Arzneimittelforschung und -entwicklung darin bestehe, dass das menschliche Verständnis von Krankheiten immer noch oberflächlich sei. Obwohl sich unser Verständnis von Biologie und Pathologie in verschiedenen Krankheitsunterbereichen schrittweise verbessert habe, sei dies der Fall. mit Molekülbiologie und menschlicher Genomik, aber vieles bleibt unbekannt. Darüber hinaus ist die Zeitspanne für die Erforschung und Entwicklung neuer Arzneimittel aus betriebswirtschaftlicher Sicht lang, so dass viele gute wissenschaftliche Projekte aufgrund externer Einflüsse wie Finanzierung und politischem Umfeld nicht weiter durchgeführt werden können. „Wenn die Wissenschaftler, die das Projekt initiiert haben, nicht beharrlich genug sind, sich den verschiedenen Zweifeln im Prozess zu stellen und angesichts verschiedener Hindernisse wie Finanzierung und industriellem Umfeld weiter voranzukommen, kann es sein, dass selbst die richtige Idee auf halbem Weg aufgegeben wird.“ Lurong sagte, daher seien Politik und Industriekapital wichtig, um innovative Teams und Wissenschaftler zu unterstützen.

Feldintegration ist „akklimatisiert“. AI Pharma ist eine Kollision zwischen einer äußerst geschlossenen und vertraulichen Branche und der offensten Branche. Pan Lurong sagte, dass die Kombination von KI und Arzneimitteln ein Prozess der Reintegration der Wissenssysteme und Methoden von biologischen Versuchspersonen und Computersubjekten sei. Die Temperamente der beiden seien völlig gegensätzlich: Große internationale Pharmaunternehmen entwickeln sich seit Hunderten von Jahren Sie verfügen über umfangreiches Wissen, Erfahrung und Daten, haben jedoch strenge Barrieren. Bis heute basiert die Pharmaindustrie auf Expertenerfahrung und hat eine natürliche Abneigung gegen die Digitalisierung. Der KI-Bereich legt Wert auf „Offenheit“, und die Breite und Qualität der Trainingsdaten sind sehr wichtig. Auch Guo Tiannan, Doktorvater an der School of Life Sciences der Westlake University und Gründer von Westlake Omi (Hangzhou) Biotechnology Co., Ltd., ist der Ansicht, dass Pharmazeutika derzeit ein konservatives Feld seien und es für große Pharmaunternehmen derzeit schwierig sei, ihre Position zu ändern Die Innovationskosten für traditionelle Pharmaunternehmen sind sehr hoch. Im Gegenteil, es werden neu gegründete Unternehmen entstehen und die Branche wird neu strukturiert.

Es besteht ein extremer Mangel an zusammengesetzten Talenten. Die befragten Experten wiesen darauf hin, dass der Mangel an umfassenden Talenten das größte Problem in der Branche sei und dass der Mangel an solchen Talenten in meinem Land besonders gravierend sei. Ren Feng sagte, dass es immer noch nur wenige Menschen gibt, die die traditionelle Arzneimittelforschung und -entwicklung verstehen, aber auch an KI glauben oder bereit sind, KI-Technologie zur Entwicklung innovativer Arzneimittel zu nutzen. KI-Pharmazeutika brauchen mehr Menschen mit traditioneller Erfahrung und der Fähigkeit, KI-Technologie aufgeschlossen zu akzeptieren. Pan Lurong ist außerdem der Ansicht, dass es zu wenige Talente mit kombiniertem Hintergrund in Biologie, Chemie, Medizin und KI-Technologie gibt und Expertenteams auch in verschiedenen Bereichen mit Kommunikations- und Integrationsproblemen konfrontiert sind. Darüber hinaus mangelt es in meinem Land an KI-Talenten für Design auf höchstem Niveau. Solche Talente müssen nicht nur über einen Hintergrund in der Algorithmentechnik verfügen, sondern benötigen auch eine interdisziplinäre Ausbildung in KI-Systemtechnik und Biochemie, um die Architektur auf höchstem Niveau zu realisieren und implementieren Sie die Technologie.

Guo Tiannan sagte, dass das Talentausbildungssystem meines Landes in diesem Bereich verbessert werden muss. Biomediziner sind alle Wissenschaftler, und der Entwicklungsweg ist Bachelor, Graduiertenschule, direkter Doktortitel, und wenn man ins Ausland geht, können diejenigen mit Computer-Hauptfach direkt hochbezahlte Jobs finden, und diejenigen, die sich mit KI beschäftigen, werden einen starken Einkommensrückgang erleben wenn sie in biowissenschaftliche Einrichtungen eintreten, während die meisten Leute, die sich mit Wirtschaft auskennen, in traditionellen Unternehmen tätig sind. Es ist einfach, Geschäftspartner im Ausland zu finden, aber in China gibt es relativ wenige, die bei der Gründung eines eigenen Unternehmens auf institutionellen Widerstand stoßen.

Das internationale politische Umfeld beeinflusst die Zusammenarbeit. Gegenwärtig wirkt sich die Unsicherheit des internationalen Umfelds wie die Epidemie und politische Faktoren negativ auf den wissenschaftlichen Forschungsaustausch und die internationale Zusammenarbeit wie Lieferketten, Talentflüsse und Konferenzen aus und behindert die Forschung und Entwicklung innovativer KI-Medikamente. Pan Lurong sagte, dass jede innovative Arzneimittelforschung und -entwicklung mittlerweile untrennbar mit der globalen Industriekette verbunden sei und die Auslagerung von F&E-Dienstleistungen sehr ausgereift sei. Beispielsweise werden CRO-Dienstleistungen, von der frühen Chemie und Biosynthese bis hin zu In-vitro-Tests und klinischen Studien, von vielen segmentierten Unternehmen auf der ganzen Welt durchgeführt, und auch inländische Unternehmen übernehmen einen erheblichen Teil der Industriekette. Um ein wirklich innovatives Arzneimittelforschungsprojekt voranzutreiben, kann man sich daher nicht ausschließlich auf die Stärke eines Landes verlassen. Es ist letztendlich das Ergebnis internationaler Zusammenarbeit.

Es ist dringend erforderlich, die KI-Pharmaindustrie meines Landes zu aktivieren

Einschlägige Experten schlagen vor, dass die Vitalität der KI-Pharmaindustrie meines Landes aus institutioneller Sicht vollständig stimuliert werden sollte und Unterstützung aus mehreren Perspektiven wie Talentschulung und behördliche Genehmigung bereitgestellt werden sollte , Parkbau und Datenmanagement zur Förderung von KI-Arzneimitteln, um die innovative Forschungs- und Entwicklungs-„Revolution“ meines Landes zu verwirklichen.

Erstens die Förderung bereichsübergreifender Talente stärken und transnationale Talente anziehen. Einschlägige Experten glauben, dass KI-Pharmazeutika ein sehr innovatives Feld sind und zwischen China und dem Ausland eine große Talentlücke besteht. Es sollten Maßnahmen ergriffen werden, um globale Talentressourcen vollständig zu mobilisieren.

Beschleunigen Sie die Förderung bereichsübergreifender Talente. Duan Hongliang sagte, dass es notwendig sei, die Hürden für Computer- und biomedizinische Fachkräfte abzubauen und sich auf die Förderung komplexer Talente zu konzentrieren. Guo Tiannan meinte, dass biologische Wissenschaftler spezialisierte Fachgebiete und einen engen Horizont hätten und es schwierig sei, die Motivation aufzubringen, in eine andere Branche zu wechseln, um neue Dinge zu lernen. Es könne ein Mechanismus eingerichtet werden, um einige biomedizinische Doktoranden zu ermutigen, ihr eigenes Unternehmen zu gründen. Darüber hinaus gibt es an Universitäten zu wenige Doktorandenplätze im Bereich Biowissenschaften. Beispielsweise kann die Universität Zhejiang nur alle drei Jahre einen Doktoranden einstellen Die Fähigkeiten einer großen Anzahl von Spitzenuniversitätsprofessoren müssen stärker unterstützt werden, und eine Gruppe hochrangiger Talente kann dies tun. Bei der Ressourcenzuweisung und Projektprüfung sind Investoren nicht nur auf der Suche nach maßgeblichen Experten auf diesem Gebiet, sondern auch eine Bewertungsgruppe, die relativ objektiver und sensibler ist.

Multinationale Talente vollständig mobilisieren. Ren Feng sagte, dass ausländische Talente auf dem Gebiet der KI-Pharmazeutika derzeit weiter entwickelt seien als inländische, und er hoffe, dass stärkere Vorzugsmaßnahmen eingeführt würden, um die Einführung hochqualifizierter ausländischer Talente zu erleichtern. Pan Lurong ist außerdem davon überzeugt, dass flexible Arbeitszeiten, vielfältige Anreize und die Nutzung von Online- und Offline-Kooperationsmodellen erforderlich sind, um globale Ressourcen effektiv zu mobilisieren. Derzeit besteht das Kernpersonal in Forschung und Entwicklung vieler erstklassiger ausländischer Pharmaunternehmen aus Chinesen, und diese Gruppe sollte besonders angestrebt werden. Aus politischer Sicht können die einschlägigen Visabestimmungen gelockert werden, um Arbeitnehmer mit besonderen Fähigkeiten anzuziehen und ihnen ein besseres Lebens- und wissenschaftliches Forschungsumfeld zu gewährleisten.

Zweitens: Beschleunigen Sie die behördliche Genehmigung proaktiv. Um dringenden klinischen Bedarf zu decken oder unter besonderen Bedingungen, haben einige ausländische Aufsichtsbehörden versucht, einige vorklinische Forschungen auf der Grundlage ausreichender KI-Big-Data-Unterstützung zu reduzieren oder auszunehmen, um die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen und sogar direkt zu beschleunigen bis zur Phase klinischer Studien am Menschen. Wang Lin sagte, er hoffe, dass die Lebensmittel- und Arzneimittelbehörde meines Landes und andere Regulierungsbehörden weiterhin die neuesten Regulierungsmaßnahmen ausländischer Regulierungsbehörden auf der Grundlage einer beschleunigten Einführung innovativer Arzneimittel mit klinischem Wert wissenschaftlich bewerten und zukunftsorientiertere Formulierungen formulieren würden Richtlinien und Vorschriften, die auf den tatsächlichen Bedingungen und Bedürfnissen im Inland basieren. Beispielsweise können in bestimmten Fachgebieten bei Verfügbarkeit geeigneter KI-Technologie virtuelle Tiermodelle für Tests etabliert werden, die auch als Referenz für die Wirksamkeit präklinischer Forschung anerkannt werden können. Ren Feng sagte auch, dass er von den Regulierungsbehörden erwarte, dass sie die Wartezeit für die Genehmigung klinischer Studienanträge für neue KI-Medikamente verkürzen. KI-Pharmaunternehmen hoffen auch, mit den Regulierungsbehörden zusammenzuarbeiten, um Industriestandards zu formulieren und zu verbessern, damit KI-Arzneimittel im Inland stärker standardisiert werden könnten .

Drittens den Bau interdisziplinärer Industrieparks fördern. Ren Feng sagte, dass KI-Pharmazeutika interdisziplinär seien, und er hofft, dass der von der Regierung geleitete Bau interdisziplinärer Inkubationsparks für künstliche Intelligenz und Biopharmazeutika die vor- und nachgelagerten Industrien vereinen wird, um ein gutes industrielles Ökosystem zu bilden. Der Park kann einige unterstützende Einrichtungen errichten, beispielsweise ein Supercomputing-Zentrum zur Bereitstellung von Rechenleistung, ein gemeinsames Labor, das frühe KI-Medikamentenforschung und -entwicklung überprüfen kann usw.

Viertens: Stärkung des Daten- und Datenschutzmanagements. Wang Lin sagte, dass KI-Arzneimittel eine große Menge an Datenunterstützung und -anwendung erfordern. Wenn relevante Unternehmen prüfen, ob sie neue KI-Algorithmen oder digitale Tools einführen, sollten die Datensicherheit und der Datenschutz im Vordergrund stehen. Pan Lurong glaubt auch, dass es einen Widerspruch zwischen der Vertraulichkeit von Daten im pharmazeutischen Bereich und der Abhängigkeit von Daten im KI-Bereich gibt, für dessen Lösung neue Verschlüsselungstechnologien, Mechanismen für die Zusammenarbeit mit der Industrie und innovative Mechanismen für die kommerzielle Verwaltung von Datenbeständen erforderlich sind.

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