看《我不是药神》哭过后，思考了背后的药物研发问题

2018-07-10 14:30:36 来源：亿欧网抢沙发

2018-07-10 14:30:36 来源：亿欧网

摘要：笔者观看了《我不是药神》，感动之余，引发了对药物研发问题的思考。电影观众因为同情弱者，很容易把影片中的医药代表以及医药公司打上“唯利是图”的标签，然而不少医药行业人士表示影片价值观导向并不客观。笔者同样认为，将天价药单纯归咎于药企欠妥。电影中的 “天价药”问题是医药行业中最难解决的问题之一，背后关联的是药物研发的现状，值得深思。
关键词：药物过后背后

　　笔者观看了《我不是药神》，感动之余，引发了对药物研发问题的思考。电影观众因为同情弱者，很容易把影片中的医药代表以及医药公司打上“唯利是图”的标签，然而不少医药行业人士表示影片价值观导向并不客观。笔者同样认为，将天价药单纯归咎于药企欠妥。电影中的 “天价药”问题是医药行业中最难解决的问题之一，背后关联的是药物研发的现状，值得深思。

　　药价高合理吗？

　　不少人会疑问，为什么医药企业把药价定的这么高呢？是因为药物研发的周期长、投入高、成功率低，药企的一款新药能够顺利上市非常不易。

　　如电影中药企的原型诺华，研发治疗慢粒白血病的药物“格列卫”投入超过50亿美元，研发时间超过10年。一般药物在研发阶段的化合物有20年的专利权保护期，除去研发时间，真正上市可以获得垄断收益的时间不足10年。

　　亿欧智库在医药研发的报告中梳理了药物研发流程，如下图所示，通俗一点来讲，药物研发分成靶点确认、化合物筛选、药物动力学研究、动物实验、临床人体实验五个阶段。

　　药物研发过程中任何一个阶段出现问题，都会使药物的研发成本不断升高。而如果新药在最后的临床研究中实验数据未通过而失败，此时药企若选择搁置研发，前期投入的数亿甚至数十亿美金的研发成本将变为损失，而选择继续推进研发，则需投入更多资金。

　　人工智能技术可以提高药物研发效率从而使药价下降吗？

　　人工智能、大数据、基因测序、虚拟现实等技术正在被应用于研发流程之中。以人工智能为例，深度学习算法模型的训练优化，需要大量的标注数据样本。而在医药行业，不论是全球的制药企业和医疗机构所积累的数据，还是各类学术期刊论文、结构化或非结构化数据集，数据量都是十分巨大的。将这些数据进行降噪后，用于人工智能算法模型训练，然后用于医药研发的流程之中，能够有效加快研发速度，降低研发成本，提高研发成功率。目前人工智能主要作用于药物研发主要有七大应用场景，包括靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究，以及发掘药物新适应症。

　　以国内两家AI药物研发企业为例

　　多晶型现象是一种物质能以两种或两种以上不同的晶体结构存在的现象。对于化学药物，几乎所有的固体药物都存在着多晶型状态。曾有数个药品因为晶型问题导致延迟上市或撤市，损失惨重。晶泰科技致力于药物晶型预测，利用人工智能，高效地动态配置药物晶型，可以完整预测一个小分子药物的所有可能的晶型。相比传统药物晶型研发，制药企业无需担心由于实验搜索空间有限而漏掉重要晶型，可以更加自如地应对来自仿制药企的晶型专利挑战。此外，晶型预测技术也大大缩短了晶型开发的周期，更有效地挑选出合适的药物晶型，缩短研发周期，减少成本。

　　药物化合物数据是专利，属于制药公司的资产。然而需要寻找适应症的化合物数据，是由于安全性不够没有通过临床或是当时选定的适应症有效性不足暂时搁置。云势软件打造的的药物发现引擎是基于AI算法系统，结合专家决策，在已知化合物中寻找更为精准对应的适应症，可将寻找适应症效率提升60%。在前期的化合物数据积累和算法成熟后，进行寻找病人阶段，实现精准治疗和个性化用药。目前云势与德国制药公司默克合作，默克公司提供80个化合物，云势利用AI技术做整体的后期分析，为80个化合物一个更好的方向，更精准的匹配适应症。据了解，这一过程适应症3-5个月就能完成，可大幅提高药物研发的效率。

　　但是，目前世界范围内AI药物研发还没有成功案例，进入较早发展较快的一些国外企业利用AI研发的新药进入二期临床，而二期到三期的失败率高达70-80%，AI药物研发将是一场持久战。药物研发壁垒高，需要强大的人才复合型团队，AI企业不敢轻易涉足，但另一方面来看，先入企业有数据积累优势。

　　如果技术能够有效缩短药物研发时间，提高研发上市成功率，那么药物研发的成本就会大幅度降低，药企也就不会将新药的价格定得如此之高。以一个相对低的价格，药企能够覆盖成本并且盈利，患者也能买的起药治病，整个社会的效率都会提升。

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