21世紀經濟報道記者季媛媛 上海報道
生物醫(yī)藥作為生命健康產業(yè)的關鍵一環(huán)，是實現(xiàn)‘健康中國’國家戰(zhàn)略的重要基石，同時在培育新質生產力方面也發(fā)揮著舉足輕重的作用。
上海作為國內最早布局生物醫(yī)藥產業(yè)的城市之一，歷經30余年蓬勃發(fā)展，產業(yè)規(guī)模由小到大，綜合實力由弱到強，始終保持國內領先地位，并朝著成為具有國際影響力的生物醫(yī)藥創(chuàng)新高地和世界級生物醫(yī)藥產業(yè)集群不斷邁進。
生物醫(yī)藥創(chuàng)新發(fā)展離不開創(chuàng)新技術的支持。近日，上海市人民政府辦公廳印發(fā)《上海市發(fā)展醫(yī)學人工智能工作方案（2025—2027年）》，旨在推動人工智能與醫(yī)學創(chuàng)新的深度融合。該方案提出了一系列措施，包括加強前沿領域研究布局、推廣智能康復服務、建設人工智能藥物研發(fā)平臺和提升醫(yī)療器械智能化水平。這些措施旨在將上海打造成為全球醫(yī)學人工智能技術創(chuàng)新、應用示范和產業(yè)發(fā)展的高地，從而推動衛(wèi)生健康事業(yè)的高質量發(fā)展。
為促進“AI（人工智能）+醫(yī)療”持續(xù)發(fā)展，一系列政策文件陸續(xù)出臺。不論是在不斷深化前沿基礎研究，還是在大力推動算法突破與算力提升等層面，各環(huán)節(jié)關鍵要素正不斷被完善。
有券商分析師對21世紀經濟報道記者指出，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)主要包含藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗和上市銷售環(huán)節(jié)，隨著藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的迅速累積、數(shù)字化轉型的推進以及人工智能技術的快速發(fā)展，AI在新藥發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的應用愈發(fā)廣泛，其優(yōu)勢也日益顯著。數(shù)據(jù)、算法、算力三方面的不斷進步，為AI大規(guī)模進入藥品研發(fā)領域奠定了堅實基礎，使其成為了現(xiàn)實。
根據(jù)摩根士丹利去年發(fā)布的一份報告，AI制藥的全球市場規(guī)模在短期內已經達到了500億美元，并且預計將繼續(xù)增長。目前，全球有超過343家AI藥物研發(fā)企業(yè)，其中超過一半的公司位于美國。此外，AI制藥領域的企業(yè)數(shù)量已超過270家，這些企業(yè)中不乏與輝瑞、禮來、賽諾菲等醫(yī)藥巨頭建立了穩(wěn)定合作關系的頭部企業(yè)，它們已經獲得了數(shù)百億元的訂單。
“近年來AI一度站上風口，制藥企業(yè)試圖借勢起飛，AI制藥或將成為未來現(xiàn)實。”上述分析師說道。
AI+醫(yī)療，大勢所趨
近年來，AI技術在醫(yī)藥領域的應用也取得了顯著進展。例如，波士頓咨詢公司近期在《Drug Discovery Today》上發(fā)表的研究報告指出，AI技術在藥物發(fā)現(xiàn)領域的應用顯著提高了藥物分子在臨床試驗中的成功率。具體而言，AI發(fā)現(xiàn)的藥物分子在臨床試驗I期的成功率高達80%～90%，相較于傳統(tǒng)方法的50%成功率，實現(xiàn)了顯著的提升。
在當下，數(shù)據(jù)驅動的毒理學研究、AI技術在癌癥相關靶點的發(fā)現(xiàn)等方面的進展都是藥物研究中至關重要的環(huán)節(jié)。這些突破性發(fā)現(xiàn)之后，該系統(tǒng)進一步能夠指導先導化合物的合成，并有能力完成整個有機合成實驗過程。
“未來，科研和成果轉化將依賴于數(shù)字孿生系統(tǒng)的建立。數(shù)字孿生技術在醫(yī)療領域的應用已經取得了顯著成效，例如通過數(shù)字孿生可視化系統(tǒng)，醫(yī)院管理人員可以實時監(jiān)控醫(yī)院的運行狀態(tài)，優(yōu)化資源配置，并為醫(yī)療決策提供支持。此外，數(shù)字孿生技術還被用于個性化治療建議、手術模擬和訓練、藥物研發(fā)以及遠程醫(yī)療服務，從而提高醫(yī)療服務的效率和質量。”談及大數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字醫(yī)學場景，中國工程院院士楊勝利在第六屆健康中國思南高峰對話上介紹，數(shù)字孿生之所以受到廣泛關注，是因為它將數(shù)據(jù)轉化為人工智能系統(tǒng)的關鍵。
與傳統(tǒng)的全生命周期健康檔案不同，數(shù)字孿生系統(tǒng)具備預測和決策能力，這正是其與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)檔案的本質區(qū)別。例如，本文特別強調了數(shù)據(jù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的重要性，因為數(shù)據(jù)的準確性是驅動整個數(shù)字醫(yī)學發(fā)展的關鍵。
然而，在將AI技術應用于醫(yī)學領域的過程中，仍需克服一些障礙。楊勝利認為，目前，臨床面臨的首要任務是解決數(shù)據(jù)標準化問題，需要打破數(shù)據(jù)孤島，確保數(shù)據(jù)安全，尤其是醫(yī)學數(shù)據(jù)涉及個人隱私，必須嚴格保護。在數(shù)據(jù)標準化的基礎上，還需要確保數(shù)據(jù)的安全性，這是不可逾越的紅線。
中國科學院院士、第十三屆全國人大常委會副委員長陳竺認為，當前，我們需要深入思考人工智能、大數(shù)據(jù)模型與健康在實際應用層面的融合發(fā)展之道。
“只有通過長期的自然人群或專病人群隊列研究，才有可能弄清楚發(fā)病原因、暴露風險以及遺傳易感性，共享數(shù)據(jù)，這樣才能為健康奠定堅實的基礎，為產業(yè)發(fā)展提供生物標志物和藥物靶點。”陳竺指出，“公共衛(wèi)生政策也非常重要。近年來，國家在應對重大傳染病時，技術并非短板，關鍵在于缺乏完備的決策科學體系。如何將這些力量整合在一起，做出科學判斷，這也要求我們在最關鍵時刻采取最關鍵的手段。”
在20世紀90年代啟動的人類基因組計劃時，實際上也催生了一大批科學成果，例如基因編輯，當人類對基因組序列有了更明確的了解，對其功能有了更多的認識時，一些科學家在對低等生物的基礎研究中，不帶功利性地發(fā)現(xiàn)了基因編輯這一現(xiàn)象。一旦發(fā)現(xiàn)，它給生物學帶來的變化可以說是顛覆性的。
“也就是說，一些真正原創(chuàng)性的東西是無法規(guī)劃的，我們可以規(guī)劃的是環(huán)境，在這個環(huán)境中讓科學家有自由想象的空間。”陳竺強調，生物醫(yī)藥產業(yè)實際上涵蓋了一個漫長的鏈條，從新藥前期先導化合物的篩選到新藥的發(fā)現(xiàn)，再到臨床前研究、臨床研究、醫(yī)藥制造、新藥上市及上市后的研究，整個過程極為復雜且漫長。
“如何優(yōu)化這樣的過程，近年來，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）實施了新的法律，允許某些新藥或技術在滿足倫理學基本要求的前提下，跳過傳統(tǒng)的臨床前實驗階段，直接進入人體臨床試驗。例如，2022年12月底，美國總統(tǒng)拜登簽署法案，新藥不再需要在動物上進行試驗，也能獲得FDA的批準。所以我也在想，現(xiàn)在生態(tài)系統(tǒng)建設對于產業(yè)發(fā)展也是非常重要。”陳竺說。
AI重塑醫(yī)療健康
一個人工智能（AI）機器人，在短短8天內可以獨立完成668項實驗，合成了668種化合物，并成功研發(fā)出一種全新的化學催化劑。這一成就令人印象深刻。
AI，作為新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力，正在深度重塑醫(yī)療健康領域。
隨著AI和大數(shù)據(jù)模式逐漸滲透到醫(yī)藥、臨床、新藥發(fā)現(xiàn)以及健康管理和干預等多個領域，中醫(yī)藥這一傳統(tǒng)醫(yī)學領域也將迎來前所未有的發(fā)展機遇，這在歷史上可能是百年難遇的。AI大模型使人類能夠快速、高效地了解其工作原理，預測其未來的工作方式。
“我們可以通過大數(shù)據(jù)和結構化數(shù)據(jù)的計算和推理，反復進行簡單的事情，最終實現(xiàn)升華和進化，發(fā)現(xiàn)事物之間的關聯(lián)和互動規(guī)律，即我們藥物研究中所說的機理，它通過什么樣的路徑發(fā)揮作用。”嘉道資本董事長龔虹嘉在上述會議上指出，當人類達到這一高度時，對中醫(yī)復方的認知將不再僅僅局限于尋找特定的靶點，而是會將真實世界的洞察和真實人群的數(shù)據(jù)，視為更具深度、權威性和說服力，以及評價公信力的藥效評價依據(jù)。
事實上，從本次上海發(fā)布的文件可以看到，上海將圍繞人工智能認知智能、強化學習等前沿領域加大研究布局，支持在腦科學與腦機接口、計算生物學等醫(yī)學前沿領域的創(chuàng)新探索。鼓勵位于上海的國家實驗室、科研機構與醫(yī)療機構深化合作，共同努力，以期孕育出一系列具有引領性和顛覆性的理論創(chuàng)新成果。
與此同時，上海將建設小分子創(chuàng)新藥物篩選和優(yōu)化平臺，實現(xiàn)基于靶點動態(tài)結構的先導化合物發(fā)現(xiàn)、藥效評估和老藥新用等。建設大分子生物醫(yī)藥大模型干濕迭代設計平臺，發(fā)展大模型與低通量濕實驗一體自動化技術，實現(xiàn)蛋白質粒構建、表達、純化、性能檢測等低通量濕實驗的全過程自動化，加速產品研發(fā)。
特別是在藥械研發(fā)層面，AI將與之深度融合。具體來看：一是，助力創(chuàng)新藥物研發(fā)。推進人工智能技術在中成藥靶點、罕見病、復雜疾病抗藥性、創(chuàng)新藥檢驗檢測等復雜領域的應用。支持蛋白結構預測與重構設計、藥靶預測、藥物設計與智能優(yōu)化、虛擬篩選、晶型劑量、器官芯片等關鍵技術研究。
二是，提升醫(yī)療器械智能化水平。推動醫(yī)學影像設備、智能可穿戴設備及醫(yī)用機器人等前沿創(chuàng)新醫(yī)療器械，向更加智能化、精準化及個性化的方向穩(wěn)步邁進。加大對多模態(tài)大模型、擴展現(xiàn)實、柔性感知等前沿技術的支持力度，讓這些技術為醫(yī)療器械設備賦能，進而開發(fā)出高性能的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新產品。
三是，助力藥械臨床試驗。推動人工智能技術在臨床試驗管理方面應用。探索應用數(shù)字孿生技術，結合藥物人工智能模型，建立患者和疾病模型，開展腫瘤新藥虛擬臨床研究試點。深入挖掘臨床專病隊列和自然人群隊列的特征與規(guī)律。
此次，上海將發(fā)揮張江生物醫(yī)藥創(chuàng)新引領核心區(qū)和人工智能產業(yè)集聚區(qū)的優(yōu)勢，打造醫(yī)學人工智能創(chuàng)新與應用引領區(qū)。支持“大零號灣”、徐匯濱江等人工智能產業(yè)集聚區(qū)創(chuàng)新發(fā)展，打造人工智能與醫(yī)學發(fā)展融合區(qū)。同時，采取引育并舉的策略，既支持創(chuàng)新企業(yè)不斷發(fā)展壯大，又鼓勵人工智能領域的領軍企業(yè)積極向醫(yī)學領域跨界拓展。面向全球吸引優(yōu)秀的醫(yī)學人工智能創(chuàng)業(yè)團隊、孵化機構和投資機構，培育孵化具有創(chuàng)新活力的初創(chuàng)型醫(yī)學人工智能企業(yè)，構建梯次接續(xù)的企業(yè)生態(tài)體系。
臨床轉化不容缺失
生物醫(yī)藥投資的最終目的是解決人類健康問題、消除疾病、實現(xiàn)長壽和抗衰老。它面臨著嚴格的監(jiān)管和漫長的周期。醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)長期以來面臨著“雙十定律”，即平均需要超過10年的時間和10億美元的投入才有可能成功上市一款新藥。
然而，隨著人工智能技術的應用，這一現(xiàn)狀正在被改變。例如，英矽智能利用AI技術，將藥物研發(fā)的時間縮短了三分之二，費用也僅為行業(yè)平均水平的十分之一。
盡管大數(shù)據(jù)、AI技術與醫(yī)療的深度融合體現(xiàn)在醫(yī)療產業(yè)不同的環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)AI技術能夠賦能創(chuàng)新藥物研發(fā)的不同階段，縮短藥物研發(fā)周期，并通過AI技術提升新藥研發(fā)的成功率；在臨床診療階段，通過AI可提升診斷的準確性，為醫(yī)生提供更為精準的診療決策。醫(yī)療數(shù)字化更成熟地發(fā)展有賴于大規(guī)模的結構化、標準化的醫(yī)療數(shù)據(jù)，進而基于此訓練出更加精準的算法模型。
然而，醫(yī)療數(shù)字化目前仍處于初級階段，各領域雖有喜人嘗試，但應用場景仍相對有限，距離全面成熟應用尚有較長路程。
有藥企高管對21世紀經濟報道記者表示，現(xiàn)在無論是國內外的大廠或是初創(chuàng)企業(yè)，AIGC在商業(yè)變現(xiàn)上還沒有一個成熟的商業(yè)模式。從產品角度，AIGC處于早期發(fā)展階段，出現(xiàn)的眾多內容生成利器使用門檻低，更多還是面向C端，但大部分玩家僅僅是為了娛樂，難以轉化成真正的付費用戶。將AIGC用在B端讓其輔助工作流程或實際提高工作效率，產生價值，才能形成一個可持續(xù)的商業(yè)模式。
盡管有批評人士對AI研制藥物的成功概率持懷疑態(tài)度，認為其潛力被過分夸大，如Exscientia公司與日本住友制藥合作，利用AI技術開發(fā)的治療強迫癥藥物DSP-1181，盡管在2020年進入臨床試驗階段，但最終因未達到預期標準而停止。今年，英國明星AI制藥公司Benevolent AI宣布，由于其主要候選藥物在IIa期臨床試驗中未能達到預期療效，導致公司戰(zhàn)略調整并裁員近180人，占員工總數(shù)近50%。
龔虹嘉介紹，僅僅有技術是不夠的，醫(yī)學轉化也需要得到重視。利用政府醫(yī)學轉化平臺與知名醫(yī)院合作，結合社會資本和市場化機制，可以在人工智能時代到來之際，促進新藥研發(fā)的轉化。
“臨床醫(yī)生和科室主任將能夠運用大型AI模型，他們擁有自己的實驗室，指導博士生和研究生。通過這些先進的AI模型，臨床數(shù)據(jù)、實驗室數(shù)據(jù)以及多組學、多維度的數(shù)據(jù)可以被統(tǒng)一計算和分析。”龔虹嘉認為，臨床科室主任將轉變?yōu)榭珙I域的科學家，這一轉變降低了進入科學領域的門檻。對于那些能夠獲取真實、完整實驗室數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的科學家和醫(yī)生教授們，創(chuàng)新春天已經來臨。
當然，中國在利用IIT路徑方面也走在了世界前列，這一路徑由研究者主導，極大地提高了創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)的效率，并與AI大模型相結合。在藥物研發(fā)的過程中，雖然整體周期可能會更長，但發(fā)現(xiàn)新藥的時間卻因此縮短。
“AI技術幫助我們縮小了研究范圍，在臨床驗證階段，我們能夠迅速鎖定更為精確的目標。通過與耐心資本的合作，我們能夠確保藥物研發(fā)的每個階段都能順利推進。我認為，我們已經找到了創(chuàng)新藥物研發(fā)和臨床發(fā)現(xiàn)轉化為新藥的最有效路徑。”龔虹嘉說。
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