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“国产AI制药第一股”诞生,全球多款AI研发药物进入临床试验阶段
阅读:3869 作者: 董董 来源:原创 日期:2024/7/23 11:39:42
2024年6月,由腾讯投资的中国AI药物研究公司晶泰科技(QuantumPharm)在香港上市,成为“国产AI制药第一股”“香港特专科技第一股”的消息一经发布,便引得市场高度关注,再次将AI制药推向大众视野。

2024年6月,由腾讯投资的中国AI药物研究公司晶泰科技(QuantumPharm)在香港上市,成为“国产AI制药第一股”“香港特专科技第一股”的消息一经发布,便引得市场高度关注,再次将AI制药推向大众视野。


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AI+制药按下“快进键”

全球多款AI研发药物已进入临床试验阶段,最高进展已推进至临床Ⅲ期


随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在制药领域的应用已经不再是遥不可及的梦想。AI不仅在药物研发的初期阶段发挥作用,还为攻克临床试验中的复杂挑战作出贡献。尽管在这一过程中遭遇诸多挑战,但每一次的探索都为行业的未来进步注入了强劲的动力。目前,全球已有多款AI研发药物进入临床试验阶段,其中最高进展已推进至临床Ⅲ期,包括剂泰医药针对假性延髓情绪的MTS004、埃格林医药针对子宫内膜癌的EG-007、Erasca针对黑色素瘤的Naporafenib、BioXcel针对神经性疾病的BXCL501等。


640.png国内进展较快的AI药物管线(部分)


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国外进展较快的AI药物管线(部分)

*上述信息整理自网络


事实上,自2023年以来,全球各大药企与生物科技公司已纷纷加大投入,积极竞逐“AI+制药”的黄金赛道。据相关数据显示,截至2023年底,全球AI制药企业数量高达897家,国内相关企业数量约为90家。


 数据与监管成为争议焦点

 各国政府正逐步建立法律框架,以确保人工智能的使用安全且合乎道德


AI在制药领域应用的最新进展正向公众展示着科技改变医药行业的无限可能。然而,市场对于AI辅助药物研发的实际价值仍存在疑虑,目前,法规政策的完善、技术的成熟度以及市场的接受度等都是需要克服的难题。


在诸多需要考量的因素中,首当其冲的便是监管机制的制定,这是因为涉及制药领域时,AI的偏见、隐私性以及安全性成为了行业内热议的话题与争议的焦点。


事实上,在药物发现与开发过程中,AI应用的核心在于运用先进的算法来挖掘海量的数据,包括化合物的结构、动物研究结果以及患者信息,旨在确认药物在人体内的靶标、哪种分子更适合、如何创造新的分子。若缺乏这些丰富的数据支持,AI将难以达到更佳的分析效果。


在我国,庞大的人口基数和医院规模为AI在制药领域的应用提供了得天独厚的优势。然而,目前我国多数企业从公开数据库获取的数据不仅数量有限,而且质量参差不齐,特别是临床数据的获取,更面临着重重困难。


对此,据业内人士表示,目前,在实操应用层面,还没有用任何中国人的数据,特别是使用中国患者的数据来分析发现靶点的方式尚未普及。众所周知,我国十分重视数据管制,中国医院的数据不仅对企业不开放,每个医院之间数据也不是互通的,这些数据又涉及到很多的问题,如数据的归属权和使用权,到底是属于医院还是患者?从当前的制度上来讲数据的放开比较难。


如今,各国政府正逐步建立法律框架,以确保人工智能安全、合乎道德的实施和使用,平衡潜在风险和收益。


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 *上述信息整理自网络(不完全统计)


在可预见的未来,相信将会涌现出更多关于人工智能应用的法规以及指南,对人工智能的道德性和使用规范性进行有效监管,确保技术健康发展,同时保护公众利益不受损害。


制药装备企业正投身于智能制造的浪潮之中,积极寻求与AI技术的融合

迄今为止,其已在产品应用上积累了众多实践案例


值得一提的是,AI不仅在制药研发领域展现出了强大的潜力,在制药装备行业中亦发挥着举足轻重的作用。全国人大代表、中国工程院院士张伯礼就曾表示,医药工业是关系国计民生、经济发展和国家安全的战略性产业,也是健康中国建设的重要基础。我国应采用AI技术改造医药传统产业,以智慧制药赋能医药工业高质量发展。


据张伯礼科研团队调研发现,全面采用AI技术,智慧制药不仅能为制药企业带来全链条的质量提升,还能帮助制药企业增强质量控制、降低质量风险,提升效率、优化成本。同时,智能制造系统通过生产、质控、物流、营销、人力等环节的互联互通,能够实现生产资料的最优化调度,提升生产效率。


所幸,得益于AI技术的不断进步以及利好政策的大力扶持,越来越多的制药装备企业正热烈地投身于智能制造的浪潮之中,积极寻求与AI技术的融合。迄今为止,人工智能在制药装备企业的产品应用上已经积累了众多实践案例。


例如,珐玛珈作为一家拥有深厚工业底蕴与丰富信息化技术沉淀的生产制造型企业,已经依托前沿的AI技术,精心构筑了可视化智慧工厂整体解决方案,其中:

  • 360数粒筛片一体机能够通过 AI 深度学习实现在线检测,并在100毫秒内完成从拍图、回传、服务器分析匹配、给IO指令到剔除的所有步骤。筛片精度可达99.99%,适用于包括片剂、软胶囊,硬胶囊、丸剂在内的各种品类。

  • AI灯检机搭载AI视觉检测系统,采用自主研发的AI深度学习算法,运用“人工智能深度学习+机器视觉图像处理”技术,可通过图像预处理、标注等训练方式,快速识别产品内异物、纤维、杂质以及产品外脏污、划痕等多种缺陷;实现高速检测实时分拣,并通过PLC控制系统,完成不合格产品的剔除分拣工作。适用于西林瓶、安瓿瓶、眼药水、注射液、口服液瓶等液体制剂的自动检测及不良品的剔除。

  • 虚拟数字孪生结合人工智能技术与三维扫描建模技术,能够迅速且高效地扫描并重建物体形态,为3D建模与仿真技术注入高质、精准的数据基础与逼真模型。


博柯莱在智能制造领域中,已经深耕人工智能(AI)技术近十年之久,期间不断探索和结合这一前沿科技,致力于推动制药装备行业的智能化升级。

  • 智能物流与仓储解决方案:博柯莱的智能物流与仓储解决方案集成了先进的AI算法和自动化技术,在物流优化、仓储管理、供应链协同等方面展现出了广泛的应用潜力。AI不但可以分析交通状况、货物类型和配送时间等因素,优化运输路线和配送计划,还可以协助自动化仓库管理系统(WMS)进行库存管理、货物拣选和配送,提高仓储效率;分析供应链各环节的数据,识别瓶颈和改进点,提高供应链的整体效率。通过智能机器人和自动化导引车(AGV)等智能化硬件,系统能够自动完成药品的拣选、排序、包装和运输工作,大幅提升了物流效率和准确性。

  • 数据分析与决策支持: 博柯莱结合人工智能虚拟数字孪生技术,为制药企业构建了数字孪生工厂。在制药智能工厂中,大语言模型可以与工业机器人、传感器和控制系统集成,实现对生产过程的实时监控和智能控制。通过分析生产数据,模型可以预测设备故障、优化生产流程、提高生产效率和产品质量。通过3D建模和仿真技术,企业可以在虚拟环境中模拟真实生产过程,AI算法则对生产过程进行实时监控和优化决策。这不仅有助于提前发现潜在问题,还能够优化生产流程,提高资源利用率。

  • 智能生产排程优化:博柯莱的智能生产调度和排程优化系统通过人工智能AI分析生产需求、设备状态、员工排班等因素,自动制定或优化生产排程,从而提高效率并减少生产延迟。大语言模型可以协助自动化仓库管理系统(WMS)和制造执行系统(MES)进行生产排程。通过理解复杂的生产流程和资源限制,模型可以自动生成或优化生产任务的顺序和时间表。

由此可见,AI技术在制药装备企业产品上的应用已经融入了生产、检测、管理等多个环节,充分凸显了其在制药装备行业中的重要价值。未来,我们也期待国家能够出台更多相关政策,提升医药制造技术水平,全方位支持行业整体升级,在保障药品质量的前提下,积极推进绿色智能制造技术在制药工艺改造与提升中的应用。