TC 杭州 再心生物科技黄冠庸:从试药场景撬动 AI + 药物研发市场

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  一提及 AI 医疗,我们脑海中闪现的更多信息可能是关于医疗影像的。的确,在医疗行业中,效率问题是一个很大的症结,而医疗影像又是在整个行业中占大量比重的部分。所以,整个 AI 医疗中,影像发展较为成熟。不过,其实,相对于影像,医疗行业的新药研发领域对 AI 的需求只增不减。

  在 TechCrunch 国际创新峰会杭州 2018 主论坛上,致力于 AI + 药物研发的再心生物科技科学发展副总裁黄冠庸分享了 AI + 医药研发的千丝万缕。

  相关数据显示,全球医药研发投入在 2016 年已达到了 1454 亿美元(此处不包括医药生产投入)。随着新药研发成本的不断攀升,全球医药研发投入预计在 2021 年将会达到 1600 亿美元。但是由于中国医药研发行业起步较晚,发展初期技术能力不足,研发投入较少,具有较大提升空间。

  “很多新药无法从实验走到临床试验,那么这就意味着他们在前期投入的大量时间精力与财力等资源都浪费了。所以我们必须要找到一种方案去解决这种低效的现状,AI 就是潜在的解决方案。”黄冠庸说。制药公司都看到了这个科技改变药物研发行业命运的机会,所以很多制药公司和 AI 公司强强联手,希望在药物研发方面可以做一些项目,如分析数据。

  再心生物科技就是这么一家 AI 公司,其推出了类似人类心脏的产品 Novoheart。一个类似人类心脏的产品和药物研发又什么关系?黄冠庸解释了其中的奥秘:“传统上,测试新药在人身上有怎样的反应,都是用老鼠实验。但毕竟老鼠的心脏和人心脏还是有很多区别的,所以现在我们在尝试做一个更像人心脏的产品,让医药公司把他们药物用在这个上面,看看药效如何。”在医疗行业,只有无限接近真人,才可以预见更多的可能性,毕竟,人类是非常复杂的动物。

  而且,根据需求不同,再心生物还可以提供相应的解决方案。就像你要研究一种药物在中国人的心脏中的反应是怎样,具体到一些遗传疾病的心脏上的反应又是怎样。再心生物可以给你提供一个“中国人的心脏”或者“有遗传疾病的心脏”。黄冠庸强调:“我们不是光生产了这些生物组织,更多是从这些组织当中拿到多方面、多维度的数据。然后再把这些数据提供给医药公司。再通过机器学习帮助处理数据,告诉你这些数据和药物研发到底怎样结合运用。”他举了一个应用场景:“看哪一个药物测试结果是最好时,医生可能先在 Novoheart 上试药,再应用到病人身上,这是更加智能的方法,我们首先进行先期的筛选。”

  “我们一直强调安全用药,之前都是用的动物模型检验药物,现在的趋势是用人的模型进行药物测试。所以,科技可以带给我们很大的变化,一些不同的科技可以强强联手带来更好的效果。”黄冠庸说。

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