计算医学 ， 帮助创新药逃离“黑箱”
在牛钢看来 ， 现代制药方式仍属于在“黑箱”中点一支小小的蜡烛作业——现行的化合物和靶点筛选、临床试验阶段的方案设计、人群选择仍存在较大的盲目性 ， 每一个环节都充斥着未知和不确定性 。 而在计算医学方法论指导下 ， AI的目的就是用大规模数据和知识来消除各个环节上的不确定性 ， 增强对人、对病、对药的机制性理解 ， 有效信息可以打破“黑箱” ， 让研发道路明朗化 。
牛钢以癌症免疫药物向采访人员举例 ， 目前该药物的普遍有效率大致为20% ， 但若通过为患者及药物机制建立数字化模型 ， 精准为药物的最大获益人群画像 ， 患者获益率则有机会提升至90%以上 。
“采用计算医学方法 ， 我们可以快速在临床端获取全新且深刻的洞见 ， 目前团队已经积累了数十项研究成果 ， 已具备帮助药企、医院大幅提高临床产品研发效率与精准度的能力 。 ”牛钢说道 。
赵宇则进一步向采访人员介绍道 ， 超算处理复杂、系统性问题的能力远强于人类 ， 目前哲源科技AI辅助新药研发已初步实现了产业化落地 ， 与目前超过九成的AI辅助药物研发集中在“药物发现阶段”有所不同 ， 哲源科技将重点聚焦三大方面：一是针对特定疾病系统性地递呈新靶点、靶点机制的发现；二是为药物进入临床阶段 ， 匹配具有临床疗效优势的适应症及最优适应患者人群；三是药物上市后拓展适应症 ， “这些AI+药物的产业化应用目前尚是荒凉的‘无人区’ ， 但也是哲源必须去迈过的” 。
据悉 ， 哲源科技目前主要聚焦肿瘤疾病领域 ， 通过计算医学新技术体系协助医院、药企、科研机构的研发工作 ， 其团队的目标是建立全新“药物数字试验场” ， 目前其团队的目标是将新药创制的研发时间和投入减半 ， 讲成功率和临床有效率翻倍 。
谈及公司下一阶段的发展 ， 牛钢表示 ， 未来团队将继续两条腿走路——一方面 ， 持续拥抱行业 ， 与医院、药企合作 ， 将团队更多的技术成果带给制药及诊断行业；另一方面 ， 则是加强与科研机构、临床医疗机构的深度合作 ， 加大科研力度 。 “AI制药是一个复杂的跨学科交叉领域 ， 我们有能力去把这件事做好 ， 但也希望更多的同行药企了解并拥抱这一新技术体系 ， 我们将密集地向行业释放‘成果’ 。 ”
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每日经济新闻