Kepintaran buatan menyuntik momentum baharu ke dalam industri farmaseutikal negara saya

Pakar yang berkaitan percaya bahawa farmaseutikal AI akan menjadi peluang bagi industri farmaseutikal domestik untuk mengatasi lengkungan farmaseutikal AI harus digunakan sebagai titik masuk untuk mengukuhkan sokongan dasar yang berpandangan ke hadapan untuk bidang yang sedang muncul ini, mempromosikan inovasi asli dan bebas. seluruh industri farmaseutikal inovatif China, dan akhirnya Mencapai eksport inovasi China ke luar negara.

"Kelebihan penggerak lewat" industri farmaseutikal AI negara saya

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, syarikat farmaseutikal AI tempatan China terus muncul, melibatkan keseluruhan rantaian penyelidikan dan pembangunan ubat baharu, meliputi Pelbagai peringkat pengenalpastian dan kelayakan sasaran, penemuan ubat, penyelidikan praklinikal dan penyelidikan klinikal. Pakar berkaitan percaya bahawa negara Eropah dan Amerika kini berada di peringkat awal farmaseutikal AI 3.0, dan China berada di peringkat awal 2.0. Kebanyakan syarikat farmaseutikal AI domestik berada dalam peringkat ujian haiwan, keberkesanan dan pengesahan toksikologi Mereka mungkin memasuki peringkat kompaun calon pra-klinikal pada akhir tahun ini dan dijangka memasuki peringkat awal 3.0 dalam dua hingga tiga tahun.

Amerika Syarikat masih mendominasi susun atur saluran paip ubat AI global Menurut statistik daripada badan pemikir "Biro Ubat Pintar", sehingga 20 Jun, terdapat 26 syarikat farmaseutikal AI di dunia dan kira-kira 51 AI-. ujian klinikal yang dibantu. Antaranya, lebih daripada 80% adalah syarikat Amerika, dan hanya terdapat tiga syarikat China, Insilicon Intelligent, Unknown Jun dan Bingzhou Stone. Syarikat farmaseutikal AI terkemuka yang telah disenaraikan pada dasarnya adalah syarikat Eropah dan Amerika, dan belum ada syarikat China lagi.

Dr. Wang Lin, ketua syarikat farmaseutikal Jepun Takeda Asia Pacific Development Center, berkata dalam temu bual dengan wartawan bahawa syarikat AI tempatan dan syarikat bioteknologi China telah meningkatkan keupayaan mereka dengan pantas dalam penyelidikan dan pembangunan ubat yang dibantu AI . Beberapa syarikat tempatan telah membangunkan platform pembangunan yang dipatenkan malah telah mula menerokai kawasan termaju yang masih belum diterokai oleh syarikat di seluruh dunia, seperti ramalan struktur kristal molekul kecil dan reka bentuk ubat utama.

Mulai tahun 2021, sejumlah besar dana domestik mula memasuki syarikat penyelidikan dan pembangunan ubat baharu AI Dalam tempoh satu bulan pada tahun itu, 3 syarikat farmaseutikal AI China menerima pembiayaan pusingan benih. Dalam dua tahun kebelakangan ini, terdapat tiga projek pembiayaan yang telah menarik perhatian ramai dalam industri. Pertama, Insilicon, yang beribu pejabat di Hong Kong, berjaya mengumpulkan AS$255 juta tahun lepas untuk memajukan penyelidikan AI dan pembangunan calon ubat ke dalam ujian klinikal dan memajukan pelarasan algoritma untuk menemui lebih banyak sasaran baharu. Beijing Wangshi Smart Technology Co., Ltd. juga berjaya mengumpulkan AS$100 juta pada April tahun yang sama. Pada September 2020, Teknologi Jingtai yang berpangkalan di Shenzhen juga berjaya mengumpul AS$319 juta. Di samping itu, gergasi Internet domestik seperti Tencent, Baidu, dan ByteDance juga telah menukar kuasa pengkomputeran AI yang kukuh kepada bidang pembangunan dan reka bentuk ubat.

China mempunyai kelebihan unik dalam menggunakan teknologi AI untuk membantu penyelidikan dan pembangunan ubat-ubatan baharu, yang akan membawa peluang bersejarah untuk industri farmaseutikal domestik mengatasinya. Jika teknologi baru muncul ini boleh digunakan secara fleksibel, syarikat farmaseutikal domestik mungkin menjadi peneraju industri dan memasuki kedudukan terkemuka di peringkat global. "Kata Wang Lin.

Dalam satu pihak, data besar yang mencukupi adalah kunci untuk melatih AI. Pangkalan penduduk domestik adalah besar dan skala hospital adalah besar, yang lebih kondusif untuk mengumpul dan mengintegrasikan skala besar Kedua, China pada masa ini mempunyai kira-kira 3,000 syarikat CRO (iaitu Organisasi Penyelidikan Penyumberan Luar Kontrak) telah mewujudkan kemungkinan bagi syarikat farmaseutikal untuk memasukkan beberapa syarikat CRO dalam pembangunan ubat untuk menjalankan pelbagai ujian secara selari: membandingkan keputusan yang berbeza adalah proses yang diperlukan untuk pembelajaran AI dan kemajuan, dan juga boleh mengurangkan kos dan meningkatkan Kualiti

Walau bagaimanapun, pakar yang berkaitan percaya bahawa negara saya lebih berdaya saing dalam bahagian AI dan sedikit lebih rendah dalam bahagian farmaseutikal Ketua Pegawai Eksekutif Yuanyi Intelligence, sebuah syarikat bioteknologi yang pakar dalam platform reka bentuk ubat pintar Bercakap kepada pemberita, negara saya tidak mempunyai jurang dengan Eropah dan Amerika Syarikat pada tahap algoritma AI, atau lebih teruk lagi, tetapi pemahaman dan aplikasi data. , infrastruktur biologi dan perubatan translasi, peningkatan sistem pengetahuan, kumpulan bakat, dan keseluruhan Piawaian dan pengurusan kualiti, rantaian industri dan rantaian bekalan industri farmaseutikal adalah jauh di belakang negara asing, Duan Hongliang, pengarah daripada Institut Penyelidikan Farmaseutikal Pintar Universiti Teknologi Zhejiang, juga percaya bahawa tahap AI China adalah setanding dengan Amerika Syarikat, tetapi industri farmaseutikal jauh ketinggalan Di antara integrasi dengan pelbagai industri, integrasi dengan industri farmaseutikal adalah lebih sukar dan tidak akan dicapai dalam sekelip mata. Kita harus menghormati peraturan penyelidikan dan pembangunan dadah dan menghabiskan masa menggilapnya

Cabaran dan risiko "integrasi lama dan baru"

Walaupun kecerdasan buatan telah menembusi setiap aspek penyelidikan dan pembangunan farmaseutikal, tetapi gabungan industri baru muncul dan industri tradisional masih menghadapi banyak cabaran dan risiko seperti data, kuasa pengkomputeran, dan polisi yang berkaitan percaya bahawa industri farmaseutikal AI mempunyai berikutan cabaran dan risiko, yang juga merupakan pembangunan negara kita Perkara utama yang perlu diberi tumpuan oleh industri ialah data dan kuasa pengkomputeran

Pakar industri Ren Feng percaya bahawa cabaran utama dalam persaingan farmaseutikal AI akan. daripada persaingan algoritma kepada persaingan data , hanya input berterusan data bersih besar-besaran boleh melatih sepenuhnya model AI dan meningkatkan ketepatannya. Kedua, terdapat isu standardisasi data dana penyelidikan saintifik dan penerbitan, dan pembersihan dan penyepaduan data adalah lebih memakan masa dan susah payah daripada pemodelan AI Duan Hongliang, dekan Institut Penyelidikan Farmaseutikal Pintar Universiti Teknologi Zhejiang, berkata bahawa kebanyakan data penyelidikan dan pembangunan ubat yang diperolehi oleh. kebanyakan syarikat di negara saya melalui pangkalan data awam adalah berkualiti rendah dan memerlukan data untuk dijana dan terkumpul daripada makmal kimia dan biologi Selain itu, terdapat batasan dalam kuasa pengkomputeran Mensimulasikan pengubahsuaian spatial protein atau molekul memerlukan ketepatan yang tinggi, dan pada masa ini walaupun superkomputer tidak boleh menghabiskan semua kombinasi

.

Ketidakpastian dalam pembangunan ubat baru. Pan Lurong berkata bahawa risiko dan cabaran terbesar dalam penyelidikan dan pembangunan ubat yang inovatif ialah pemahaman manusia tentang penyakit masih dangkal Dalam tempoh 20 tahun yang lalu, walaupun pemahaman kita tentang biologi dan patologi dalam pelbagai subbahagian penyakit telah beransur-ansur. bertambah baik, beberapa Dengan bantuan biologi molekul dan genomik manusia, masih terdapat banyak perkara yang tidak diketahui. Di samping itu, dari sudut pandangan operasi keseluruhan, jangka masa penyelidikan dan pembangunan ubat baru adalah panjang, begitu banyak projek saintifik yang baik tidak dapat terus dijalankan kerana pelbagai pengaruh luar seperti pembiayaan dan persekitaran dasar. "Sekiranya saintis yang memulakan projek itu tidak cukup gigih untuk menghadapi pelbagai keraguan dalam proses dan terus bergerak ke hadapan dalam menghadapi pelbagai halangan seperti pembiayaan dan persekitaran perindustrian, malah idea yang tepat mungkin ditinggalkan separuh jalan." Lurong berkata, oleh itu dasar dan modal perindustrian adalah penting untuk menyokong pasukan dan saintis yang inovatif.

Penyepaduan medan "dibiasakan". Farmaseutikal AI ialah pertembungan antara industri yang sangat tertutup dan sulit dan industri yang paling terbuka. Pan Lurong berkata bahawa gabungan AI dan farmaseutikal adalah proses penyepaduan semula sistem pengetahuan dan metodologi subjek eksperimen biologi dan subjek komputer Perangai kedua-duanya adalah bertentangan sama sekali: syarikat farmaseutikal antarabangsa yang besar telah berkembang selama beratus-ratus tahun, dan. mereka telah mengumpul pengetahuan, pengalaman dan data yang kaya tetapi mempunyai halangan yang ketat. Sehingga hari ini, industri farmaseutikal masih berdasarkan pengalaman pakar dan mempunyai ketahanan semula jadi untuk menerima pendigitalan. Bidang AI menekankan "keterbukaan", dan keluasan dan kualiti data latihan adalah sangat penting. Guo Tiannan, penyelia kedoktoran di Sekolah Sains Hayat Universiti Westlake dan pengasas Westlake Omi (Hangzhou) Biotechnology Co., Ltd., juga percaya bahawa farmaseutikal adalah bidang konservatif Pada masa ini sukar bagi syarikat farmaseutikal gergasi untuk mengubahnya rangka kerja. Kos inovasi untuk syarikat farmaseutikal tradisional adalah sangat tinggi Sebaliknya, Syarikat yang baru diwujudkan akan muncul dan industri akan dirombak.

Terdapat kekurangan bakat komposit yang melampau. Pakar yang ditemu bual semuanya menegaskan bahawa kekurangan bakat yang komprehensif adalah titik kesakitan terbesar dalam industri, dan kekurangan bakat sedemikian amat serius di negara saya. Ren Feng berkata bahawa masih terdapat beberapa orang yang memahami penyelidikan dan pembangunan ubat tradisional, tetapi juga percaya kepada AI atau sanggup menggunakan teknologi AI untuk membangunkan ubat-ubatan yang inovatif. Farmaseutikal AI memerlukan lebih ramai orang dengan pengalaman tradisional dan keupayaan untuk menerima teknologi AI dengan fikiran terbuka. Pan Lurong juga percaya bahawa terdapat terlalu sedikit bakat dengan latar belakang gabungan dalam biologi, kimia, perubatan dan teknologi AI, dan pasukan pakar juga menghadapi masalah komunikasi dan integrasi dalam bidang yang berbeza. Di samping itu, negara saya kekurangan bakat AI untuk reka bentuk peringkat atasan. Bakat sedemikian bukan sahaja mesti mempunyai latar belakang dalam kejuruteraan algoritma, tetapi juga memerlukan latihan merentas disiplin dalam kejuruteraan sistem AI dan biokimia untuk merealisasikan seni bina peringkat teratas. dan melaksanakan teknologi tersebut.

Guo Tiannan berkata bahawa sistem latihan bakat negara saya dalam bidang ini perlu diperbaiki. Perubatan biologi adalah semua saintis, dan laluan pembangunan adalah sarjana muda, pengajian pascasiswazah, ijazah kedoktoran langsung, dan pergi ke luar negara pelajar dalam jurusan sains komputer secara langsung boleh mencari pekerjaan bergaji tinggi, dan mereka yang melakukan AI akan mempunyai pendapatan yang jauh lebih rendah jika mereka memasuki institusi berkaitan sains hayat manakala kebanyakan orang yang memahami perniagaan adalah dalam perusahaan tradisional. Sangat mudah untuk mencari rakan kongsi perniagaan di luar negara, tetapi terdapat sedikit guru Universiti atau penyelidik saintifik menghadapi rintangan institusi apabila memulakan perniagaan mereka sendiri.

Persekitaran politik antarabangsa menjejaskan kerjasama. Pada masa ini, ketidaktentuan persekitaran antarabangsa seperti wabak dan faktor politik memberi kesan negatif terhadap pertukaran penyelidikan saintifik dan kerjasama antarabangsa seperti rantaian bekalan, aliran bakat dan persidangan, serta menghalang penyelidikan dan pembangunan inovatif AI dadah. Pan Lurong berkata bahawa sebarang penyelidikan dan pembangunan ubat yang inovatif kini tidak dapat dipisahkan daripada rantaian industri global, dan perkhidmatan R&D penyumberan luar adalah sangat matang. Contohnya, perkhidmatan CRO, daripada kimia awal dan biosintesis kepada ujian in vitro dan ujian klinikal, dijalankan oleh banyak syarikat tersegmen di seluruh dunia, dan syarikat domestik juga menjalankan sebahagian besar rantaian industri. Oleh itu, untuk mempromosikan projek penyelidikan dadah yang benar-benar inovatif, adalah mustahil untuk bergantung sepenuhnya pada kekuatan satu negara Ia akhirnya akan menjadi hasil kerjasama antarabangsa.

Terdapat keperluan mendesak untuk mengaktifkan industri farmaseutikal AI negara saya

Pakar berkaitan mencadangkan bahawa daya hidup industri farmaseutikal AI negara saya harus dirangsang sepenuhnya dari perspektif institusi, dan sokongan harus disediakan daripada pelbagai perspektif seperti latihan bakat, kelulusan kawal selia, pembinaan taman dan pengurusan data Galakkan farmaseutikal AI untuk merealisasikan "revolusi" penyelidikan dan pembangunan ubat yang inovatif di negara saya.

Pertama, perkasakan penanaman bakat silang dan tarik bakat transnasional. Pakar yang berkaitan percaya bahawa farmaseutikal AI adalah bidang yang sangat canggih dengan jurang bakat yang besar antara China dan negara asing, dan langkah perlu diambil untuk menggerakkan sepenuhnya sumber bakat global.

Mempercepatkan penanaman bakat silang. Duan Hongliang berkata bahawa adalah perlu untuk memecahkan halangan kepada profesional komputer dan bioperubatan dan memberi tumpuan kepada memupuk bakat kompaun. Guo Tiannan mencadangkan bahawa saintis biologi pakar dalam bidang mereka dan mempunyai bidang penglihatan yang sempit. Sukar untuk mereka mempunyai motivasi untuk melompat ke industri lain untuk mempelajari perkara baru. D.s untuk memulakan perniagaan mereka sendiri. Di samping itu, terdapat terlalu sedikit tempat Ph.D dalam bidang sains hayat di universiti Sebagai contoh, Universiti Zhejiang hanya boleh mengambil seorang pelajar untuk ijazah kedoktoran dalam bidang sains hayat. Adalah mustahil untuk menggunakan keupayaan sebilangan besar profesor universiti terkemuka adalah perlu untuk menyediakan lebih banyak sokongan institusi kepada penyelidik saintifik dan mempunyai sekumpulan bakat kanan untuk melakukannya. Dalam peruntukan sumber dan kajian semula projek, selain mencari pakar yang berwibawa dalam bidang itu, pelabur juga merupakan kumpulan penilai, yang secara relatifnya lebih objektif dan sensitif.

Gembleng sepenuhnya bakat multinasional. Ren Feng berkata, pada masa ini, bakat luar negara dalam bidang farmaseutikal AI lebih maju berbanding domestik, dan beliau berharap lebih banyak dasar keutamaan akan diperkenalkan untuk memudahkan pengenalan bakat luar negara peringkat tinggi. Pan Lurong juga percaya bahawa adalah perlu untuk mempunyai waktu kerja yang fleksibel, insentif yang pelbagai, dan menggunakan model kerjasama dalam talian dan luar talian untuk menggerakkan sumber global dengan berkesan. Pada masa ini, kakitangan teras R&D bagi banyak syarikat farmaseutikal asing barisan pertama adalah orang Cina, dan kumpulan ini harus diusahakan terutamanya. Dari segi dasar, polisi visa yang berkaitan boleh dilonggarkan untuk menarik pekerja yang mempunyai kemahiran khas dan memastikan persekitaran hidup dan penyelidikan saintifik yang lebih baik untuk mereka.

Kedua, proaktif mempercepatkan kelulusan kawal selia. Untuk memenuhi keperluan klinikal yang mendesak atau dalam keadaan khas, beberapa agensi kawal selia asing telah cuba mengurangkan atau mengecualikan beberapa penyelidikan pra-klinikal berdasarkan sokongan data besar AI yang mencukupi untuk mempercepatkan pembangunan ubat baharu, malah terus mempercepatkan ke peringkat percubaan klinikal manusia. Wang Lin berkata bahawa beliau berharap Pentadbiran Makanan dan Ubat-ubatan negara saya dan pihak berkuasa kawal selia yang lain akan terus menilai secara saintifik langkah-langkah pengawalseliaan terkini agensi kawal selia asing berdasarkan mempercepatkan pengenalan ubat-ubatan inovatif dengan nilai klinikal, dan merumuskan yang lebih berpandangan ke hadapan. dasar dan peraturan berdasarkan keadaan dan keperluan sebenar domestik. Sebagai contoh, dalam beberapa bidang tertentu, jika teknologi AI yang sesuai tersedia, model haiwan maya boleh diwujudkan untuk ujian, dan ia juga boleh diiktiraf sebagai rujukan untuk keberkesanan penyelidikan praklinikal. Ren Feng juga berkata bahawa beliau menjangkakan pihak berkuasa kawal selia memendekkan masa menunggu untuk kelulusan permohonan percubaan klinikal bagi syarikat farmaseutikal AI AI juga berharap dapat bekerjasama dengan pihak berkuasa kawal selia untuk merumus dan menambah baik piawaian industri supaya farmaseutikal AI boleh berkembang dengan lebih standard di dalam negara. .

Ketiga, menggalakkan pembinaan taman perindustrian antara disiplin. Ren Feng berkata bahawa farmaseutikal AI adalah antara disiplin dan beliau menjangka pembinaan taman inkubasi antara disiplin yang diketuai kerajaan untuk kecerdasan buatan dan biofarmaseutikal untuk menyatukan industri huluan dan hiliran untuk membentuk ekosistem perindustrian yang baik. Taman ini boleh membina beberapa kemudahan sokongan, seperti pusat superkomputer untuk menyediakan sokongan kuasa pengkomputeran, makmal kongsi yang boleh mengesahkan penyelidikan dan pembangunan ubat AI awal, dsb.

Keempat, mengukuhkan pengurusan data dan privasi. Wang Lin berkata bahawa farmaseutikal AI melibatkan sejumlah besar sokongan dan aplikasi data Apabila syarikat berkaitan menilai sama ada untuk menggunakan algoritma AI atau alat digital yang baru muncul, pertimbangan utama haruslah keselamatan data dan perlindungan privasi. Pan Lurong juga percaya bahawa terdapat percanggahan antara kerahsiaan data dalam bidang farmaseutikal dan pergantungan pada data dalam bidang AI, yang memerlukan teknologi penyulitan baharu, mekanisme kerjasama industri, dan mekanisme pengurusan komersial aset data yang inovatif untuk diselesaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Kepintaran buatan menyuntik momentum baharu ke dalam industri farmaseutikal negara saya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!