从新药靶标到发现到临床试验，人工智能正在全面驱动生物医药领域的变革。作为药物开发的源头环节，药物外包服务商 CRO 领域最先迎来变化，“AI+CRO”的模式正在全球迅速普及。
AI 助力千亿 CRO 市场
日前，美国生物统计学 CRO 公司思特尔宣布拓展中国市场，并通过与上海立迪生物合作，以支持中国生物技术和制药公司对复杂创新临床试验设计不断增长的需求。
《中国新药注册临床试验进展年度报告（2021 年）》显示，我国药物临床试验总数在 2021 年呈现大幅上升趋势，在强劲需求激励下，中国 CRO 市场也迎来高速发展期。相关研究数据预估，2025 年中国 CRO 行业市场规模将达 1500 亿元。
如此大体量的市场规模对 CRO 行业的效率提出更高的要求，人工智能技术正在极大地赋能生物统计学，使得药物靶点的开发以及临床试验设计方案更加精准高效。
思特尔近期与全球制药巨头 GSK 签署协议，将算法与云计算能力相结合，临床开发团队可以使用 AI 软件快速生成数千个试验模型，用于针对大量临床试验的不确定性进行压力测试，包括治疗效果和入组率，并通过可视化的方式提供量化科学和商业权衡的能力。
思特尔副总裁兼亚太区总经理杨静萍向第一财经记者介绍称：“现在借助人工智能软件，已经能帮助节省 10% 至 20% 的临床试验的成本，缩短临床试验的周期，加快新药的上市速度。我们希望更多中国的新药研发企业可以从软件技术中获益。”
杨静萍告诉第一财经记者，团队也在研究近期 ChatGPT 这类大模型的发展对于生物医药行业的影响。“我们认为 ChatGPT 的准确性还有待提高，但这一新技术一定会深刻影响生物统计学行业，ChatGPT 的潜力有待进一步挖掘。”她说道。
提升生物医药产业价值链
在深势科技 CEO 孙伟杰看来，包括生物医药在内的整个世界的底层逻辑是由一系列科学规律所支配的。深势科技也在通过 AI 算法大幅加速分子动力学等物理模型的求解，并结合高性能计算等前沿计算手段进一步提升物理模型的求解效率。
去年年底，该公司与北京科学智能研究院、北京应用物理与计算数学研究所共同研发的预训练模型 DPA-1 发布，将可模拟原子数量的上限提升至 100 亿数量级。去年 10 月，深势科技还发布了药物计算设计平台 Hermite，赋能包括生物技术和制药公司以及 CRO 在内的早期药物研发机构。
“人工智能在语言、图像等领域的成功已经表明预训练模型已被普遍认为是未来趋势，已成为 AI 应用的基础设施。DPA-1 可以视为自然科学界的 GPT。”孙伟杰告诉第一财经记者，“它的出现使得模型的训练可以被复用，避免开发人员重复进行大规模的训练，大幅度降低了训练的成本。预训练模型通过微调的方式具备很强的扩展性，可以提升在新场景的应用效率。同时可显著降低人工智能应用的门槛，对机器学习人员的要求大大降低，让算法人员及普通用户均可方便地使用平台。”
在全球范围内，“AI+CRO”的模式已经开始普及。去年 4 月，美国 CRO 巨头查尔斯河与医疗科技公司 Valo Health 联合推出一个由人工智能驱动的药物研发平台 Logica。据介绍，Logica 整合了预测模型、化学设计和合成能力、DNA 编码库，并结合了 Valo 的人工智能计算平台和查尔斯河的临床前专业知识，形成单一集成产品，以可推进的先导物和候选药物为目标，提供药物发现服务，同时提供风险分担模式。
麦肯锡全球资深董事合伙人王锦对第一财经记者表示：“从全球层面来看，CRO 目前的市场增速达到7%-9%，甚至高于生物医药3%-5% 的增长，借助数字化的工具，可以提升 CRO 的效率，赋能创新药的上市。”
王锦表示，大数据和人工智能软件对于对于药物的早期研发、到临床设计能力和后期新药上市全流程都有帮助，未来人工智能产品的研发和应用对于提升整个生物医药价值链也将起到关键作用。
