生科企AI極速研新藥省成本 僅年半發現治特發肺纖維化候選藥
原文刊於信報財經新聞
Insilico Medicine首席執行官Alex Zhavoronkov（右二）透露，公司正進行逾20個項目。
「人工智能（AI）+醫療」近幾年被投資者和業界寄予厚望，總部位於香港的生物科技公司Insilico Medicine日前取得突破性進展，實現全球首創用AI發現治療特發性肺纖維化（IPF）的臨床候選化合物，並推進至臨床前研究。公司創辦人兼首席執行官Alex Zhavoronkov透露，整個研發過程僅用了18個月及260萬美元（約2028萬港元），與之相比，傳統新藥研發約要4.5年及約6.7億美元（52.26億港元）。新藥研發的前期階段不僅耗時長，且失敗率高達90%以上，AI應用於此階段具有實際意義。
耗2000萬 傳統方法需52億
Insilico Medicine對IPF的研發始於疾病假說和靶點發現（藥物研發的首個步驟），目前完成了臨床前候選化合物（PCC）確定，正進行IND-enabling（臨床前研究）試驗，目標明年首季在澳洲進行一期臨床試驗。
按傳統藥物研發方法，首步驟的失敗率高達95%，一般由科研院所在政府資助下完成。該公司旗下位於香港的pandaOmics系統，專用於靶點發現和數據分析，僅需用一星期及不足5萬美元便能完成此步驟。
該公司旗下第二個系統Chemistry42擔當此次新藥研發的中心角色，即在pandaOmics發現的新靶點基礎上，找出並按所需屬性設計並合成約80個小分子，再基於人體細胞試驗和動物模型試驗反覆優化，最終篩選確定一個PCC。
Alex Zhavoronkov介紹，以傳統藥物研發方法，製藥公司一般要在2500個小分子中確定一個PCC，且通常找出每個小分子的成本介乎2000至1萬美元，AI研發大幅縮減了時間和資金成本。
他又指出，Insilico Medicine與許多AI製藥公司的不同之處，在於該公司不僅進行數據分析，還處理人體細胞試驗和動物模型試驗，並且同時涉足生物AI和化學AI的範疇，最初因風險相對較高，不獲投資者認可，但事實證明了其價值，近期公司可能再獲融資。
初期不獲投資者認可
IPF不屬於特別熱門的疾病，2019年全球有逾71萬例病例。Alex Zhavoronkov表示，該公司之所以進行IPF藥物研發，是因他本人和公司願景在於對抗人類衰老，而纖維化是主要的衰老相關疾病過程之一。除了肺纖維化，公司正進行20多個項目，包括其他的纖維化疾病。
採訪、撰文：王小青
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