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如何提高医疗行业药物研发的成功率

2019-08-24
关键词: AI 智慧医疗

  如果说化学阶段的目的是Be better的话,那么医学阶段的目标似乎又收缩了,变成了Be usable,然而真实的情况是大部分药物分子跨不过这个坎。在药物研发里有个谚语,叫做“Fail fast, Fail early”,这其实是求之不得的事情,因为如果拖到临床II期甚至III期临床再失败,将会造成摧毁整个公司市值的重大损失。

  这看起来似乎是荒谬的,如果前期的生物学机理和化学优化已经完善,为什么放到真人身上就砸了呢。但这个荒谬背后的原因是非常深刻的:药物分子在复杂的人体系统,尤其是具有基因和组学异质性的人群中的效应是难以捉摸的,在不同的维度上可以呈现出不同的usability。

  大部分的药物如果是在II期及之后失败,最大的问题可能不是因为药不好,而是以错误的方式用在了错误的人群中。很多药物其实在临床试验里并没有死透,如果我们知道自己错在那里,其实是有可能通过给药方案和适用范围的调整,达到新的临床终点。

  如果能够及时止损,及时选择合适的适应症,提高成功率的话,这才是真正值钱的地方。而这其实可以借助于机器学习对患者画像的洞察来实现,在临床试验开始之前就对这个药在大人群中的可用性,或是对哪些细分marker的人群可用,以及最重要的,哪些marker人群和临床终点无效做出判断。这样的洞见,在II期及以后的临床试验中都价值上亿!

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  可以看到,目前的药物研发的流程,最大的矛盾集中在生物学阶段和医学阶段,相反,化学阶段反而是最成熟的部分。而如果只是在这个非瓶颈部分做优化,并不会显著提升药物研发的时间效率和回报率。

  因此我认为,如果AI药物研发的项目,仅仅是过去计算化学模拟,组学和药物开发自动化的延续,是用AI的工具去优化和加强已有的研发流程,这当然是一个最具可行性的前期策略,但是这并不是那么值钱的市场。这些针对药物研发中“化学”阶段的AI创业项目,做的普遍是容易做,但不是必须做的事情。如果只是提升当前的药物研发效率,那么AI药物研发公司的估值,显然有点高了。

  大型药企对这些创业项目的关注和支持,与其说是看好技术而去投资,不如说是出于财务KPI的考虑,以投资AI药物研发公司的方式,将非药企核心的研发业务外包给了CRO和这些“virtual biotech”的AI创业公司。这可以输出药企的优势:充沛的现金流投入,和临床开发“接盘”能力,而产生的收益又不会立即体现在损益表上,而是通过收购-商誉的调节,让报表变得更好看。当然,从投资的角度去看,我也认同这种商业逻辑。

  但真正具有极大价值的,应该是用AI重构药物研发的整体逻辑,这可以从两个方向进行努力:1,在生物学的阶段,甩开可理解性的限制,以无监督学习的方式去更高效寻找新机理和有效的新靶点,往外扩张成药的空间。2,在医学的阶段,结合患者画像参与到临床实验的决策中,以提高药物定位和过审的成功概率,尽早识别并kill掉无底洞的烂药,以免到了3期失败被坑死。

  这两个方向其实都体现出同一个理念,那就是应该用AI去提高药物研发的成功率,而非药物研发的运营效率,这两者是质和量的不同。如果能够直面“生物学”和“医学”阶段的Hard Problem,实现颠覆性创新,我相信,这会比在“化学”阶段做的任何渐进式创新,都更有价值。


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