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礼来和罗氏等制药公司正竞相建造超级计算机,以帮助解决药物研发中高达90%的失败率问题。
礼来终于联手英伟达,搞出了一台专门用来研发新药的超级计算机。
今年早些时候,在旧金山的一场行业大会上,英伟达创始人黄仁勋面对台下坐着的一众生物技术和制药投资人,半开玩笑地说了一句大实话:“我是真希望你们这个行当能早点走出困境,现在的药物研发,简直就像是在森林里瞎转悠找松露——全凭运气。”
事实上,礼来CEO戴文睿(David Ricks)和整个制药圈都在急着找突破口。他们不再满足于靠天吃饭——也就是传统的采集土壤、刮树皮来碰运气找新药,而是把宝全押在了人工智能上。
早在去年10月,礼来就首次官宣跟英伟达合作,要造业内最强的超算;今年1月,双方更是签了个为期五年、价值10亿美元的“大单”,把两边的科学家和工程师拉到旧金山湾区组队,目标只有一个:用AI暴力破解新药研发难题。
当然,礼来并不是一个人在战斗。老对手罗氏也拉着英伟达造了台更大的超算;葛兰素史克、阿斯利康、默克这几家巨头,最近几个月也都砸下几十亿美元,跟那些专攻AI的生物技术公司搞起了联姻。
虽然各大药厂喊了多年“AI赋能研发”的口号,但这股潜力到现在还没真正爆发出来。
加拿大皇家银行资本市场的分析师 Trung Huynh 直言不讳:“以前大家吹得很厉害,说AI能大幅提高临床成功率,但我觉得现在还没看到实锤,至少还没证据证明AI真的能让试验结果变好。”
Recursion Pharmaceuticals 的CEO Najat Khan 也承认,目前的痛点在于“巧妇难为无米之炊”——用来训练AI的高质量基础科学数据太少了,而且虽然成本在降,跑大规模计算机实验依然烧钱。
Recursion 算是这个赛道的老前辈,当年成立就是为了用细胞图像训练AI,搞清楚疾病到底是怎么来的,以此解决药物研发高达90%的失败率。
“第一波尝试,其实栽了不少跟头,”Khan回忆道,“很长一段时间里,做药的人脑子里缺根弦,不懂怎么用数据思维去做决策。”
不过,Khan在今年1月上任后表示,公司正在迎来转机。他们的AI平台发现,靶向体内某种特定蛋白质,可能对一种遗传性结直肠息肉病有效。基于这个发现,Recursion拿下了一款针对该蛋白的在研药物,并在一项小型早期研究中,成功让患者的息肉数量显著减少。
AI工具还帮他们将一款抗癌新药的研发时间,从行业平均的四年压缩到了18个月左右。当然,由于人体试验本身很耗时,这款药离真正上市可能还得再等几年。
但对于投资人来说,这速度还是太慢了。去年,Recursion在缩减研发管线后就裁掉了20%的员工。成立近13年,这家公司至今还没把任何一款AI研发的药物推上市。
好在,已经有公司在慢慢证明AI的价值了。日本武田制药收购了一家靠AI发现银屑病药物的公司,拿下了那款药,结果在大型研究中大获成功,武田计划今年就向美国药监局提交上市申请。另一家日本药企安斯泰来,也利用AI优化了其胰腺癌药物 setidegrasib,目前该药已进入后期临床。
安斯泰来CEO冈村直树甚至认为,AI在药物获批后也有大用。比如指导销售代表该拜访哪些医生、见面该聊什么话术,现在都能靠AI来精准规划。
据加拿大皇家银行估算,未来五年内,AI技术有望为美国制药行业省下约900亿美元,并让每股收益提高13%。
不过,到目前为止,AI给制药巨头们带来的实际收益,主要还是体现在简化后台流程、加快生产速度上,真正的“爆款”新药还没出来。直到像ChatGPT这样的生成式AI出现,局面才打开了新的想象空间。
现在,AI公司已经开始专门向药企兜售工具,帮他们提速增效。
比如谷歌DeepMind开发的AlphaFold,能用机器学习预测蛋白质结构,辅助药物设计;今年4月,OpenAI又推出了GPT-Rosalind,专门帮研究人员缩短研发周期。
辉瑞CEO阿尔伯特·布尔拉在接受采访时直言:“大家的观念都变了。AI有可能改变我们所做的一切,从早期研发到后期生产,我相信它一定会做到。”
而在制造业环节,AI带来的甜头已经尝到了。
礼来首席信息与数字官迪奥戈·劳(Diogo Rau)坦言:“说实话,目前我们看到的所有AI红利,其实并不在‘发现新药’这个阶段,而是在药物研发的其它环节。”
举个例子,礼来当家减肥药替尔泊肽(Mounjaro/Zepbound)火遍全球,导致原料供不应求,一度大面积断货。礼来当时觉得产能已经顶到天花板了,还能不能再提产?
为了验证这一点,礼来去年搞了个替尔泊肽生产过程的“数字孪生”模型,输入到内部的机器学习工具里分析。结果,这个工具精准找出了设备内部压力、温度等因素的最佳组合,通过调整这些参数,硬生生把生产周期给缩短了。
虽然礼来没有透露具体缩短了多少时间或增产了多少,但Rau表示,产量的增加“非常惊人,因为这直接关系到多少病人能吃上药”。
(原文刊载于4月28日的华尔街日报)
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