计算医学构建药物创新的底座技术

中国医药行业面临自身发展困境和全球性行业瓶颈的多重压力,需要以颠覆性技术重新构建研发范式。“计算技术”在药物研发领域从辅助提升为驱动力的变化,为范式创新提供了新机遇。这一转变的关键在于对生命大数据的解读,通过对多尺度生物数据建模,产出对人类疾病机制和药物疗效机制的理解,引导药物研发决策。当前正处于范式转变的关键时期,需要加快推进新技术、新范式的落地应用。本文以“计算医学”新技术体系为切入点,从技术演进和应用进展两个角度梳理了药物研发变革过程,并提出加快计算科学与生物医学领域协同创新的具体建议。

从全球药品监管科学视角看计算机建模与仿真新方法的发展现状及趋势

计算机建模与仿真在提升药物研发效能、创新监管科学发展中具有重要意义。本文首先从战略视角分析了计算机建模与仿真在全球主要国家和地区的监管科学发展中的战略地位,剖析了其在药物研发与监管科学发展中的战略意义。其次,本文以“科学界针对各种应用场景开发有价值的建模仿真科学工具,监管机构将有价值的科学工具转变为有价值的监管科学工具,并形成更多数字化证据的运行机制”为牵引,对近期全球的创新探索进行了分类总结。最后,为了推动我国计算机建模与仿真在监管科学、医药研发中深化应用,提出了面向未来的行动建议,即加快弥合跨学科思维方式差异,打造虚拟临床试验样板,建立中国的应用场景清单,促进有价值的科学工具转变为有价值的监管科学工具。

“人工智能+医药”产业现状和趋势

“人工智能(AI)+医药”产业是指将AI、机器学习等新兴技术应用到医药研发领域,用计算技术解读数据、刻画生命活动。“AI+医药”产业有望改变传统生化技术红利消退、新药研发成本持续走高的全球性困境。全球医药头部企业都已经在药物研发的各环节布局AI技术。我国生物医药产业正处在由仿制向创新迈进的关键爬坡期,供应端需要构建新技术驱动力。然而,想要真正实现“AI+医药”产业“大势所趋”的发展愿景,还存在一定的困难和问题,如数据权益分割、法律风险保障等。总之,“AI+医药”产业将成为中国未来重要的产业领域之一,但仅凭市场力量并不能使其流畅运行,衔接好各方利益,打造生态闭环是必要条件。

人工智能驱动的科学研究(AI4S)在药物研发与临床实践中的应用进展

人工智能驱动的科学研究(AI for science,AI4S)技术在医疗领域展现出巨大的潜力和影响力,在计算医学思想指导下重新定义医学科学的研究范式。我们展望了AI4S在医疗健康领域引导范式改变的主要技术趋势:知识驱动型AI4S通过大规模文献挖掘和数据整合成为理解疾病机制和开发新药的重要工具;数据驱动型AI4S则通过理解临床和人类相关组学数据,揭示个体差异和疾病机制,进而建立患者数字化孪生(digital twins)模型,支持以患者为中心的思想指导下的药物研发和个性化医疗。AI4S基于真实患者的数字孪生模型,开发模拟药物真实机制的“电子药物”(即药物的数字孪生)。这种模型采用灵活策略,通过云端展开大规模虚拟临床试验评估药物疗效和安全性,随后理性开展真实临床试验。这一方法大幅降低药物临床研发成本并显著提高成功率。尽管AI4S技术面临着诸多挑战,包括数据规模、质量控制、模型可解释性、从科学到工程的转化过程以及监管方面的要求,但我们期待AI4S技术的应用改变药物研发和临床实践的范式,为医疗领域带来革命性的变革。这一变革不仅为医学科学的发展带来新的机遇和挑战,更重要的是,为人类提供了必要但个性化的健康保障。