每日经济新闻

    减肥药巨头诺和诺德布局AI制药 AI+药物研发从“纸上谈兵”走向落地

    每日经济新闻 2023-09-27 22:59

    ◎这是诺和诺德一年内再次在AI制药领域加码。2022年9月,诺和诺德就与微软达成一项战略合作。

    ◎AIDD(人工智能药物发现)领域已经从最初的“纸上谈兵”和单纯的算法发展到应用软件,现在又落地到具体的药物管线。

    每经记者 金喆  许立波    每经编辑 梁枭    

    9月27日,诺和诺德中国宣布,美国科技公司Valo Health与诺和诺德达成协议,利用人工智能(AI)发现和开发心脏病、中风和糖尿病等心脏代谢疾病的治疗方法。

    两家机构之间的此项合作将对Valo的Opal Computational Platform™进行利用,其中包括真实世界患者数据、AI驱动的小分子发现技术以及专为加速药物开发和研发流程而设计的Biowire®人体组织建模平台等。

    诺和诺德(NVO.N,股价91.79美元,市值4106.6亿美元)执行副总裁兼首席科学官Marcus Schindler表示,人工智能和机器学习有希望对药物发现和研发起到助推作用,尤其是在发现和研发的早期即可对人类数据集进行利用,将使其有可能更好地理解靶点的生物学机制。

    诺和诺德加码AI制药

    据介绍,Valo Health,Inc是一家技术公司,专注于通过大数据应用和AI驱动算力发现并研发治疗手段。Valo的Opal Computational Platform™是一个集成的端到端药物发现和研发平台,具有统一架构,并基于高质量、专有和独特的人类中心数据以及专门打造的AI技术。Opal的设计目的是从了解疾病基本原理到药物获批的整个过程中,以整合和高效的方式选定靶点并推动候选药物取得进展。

    除了靶点发现和验证之外,诺和诺德还将在合作中获得由Valo通过Opal Computational Platform™开发并研发的三个临床前心血管疾病药物开发项目的授权许可。

    Marcus Schindler说:“Valo引入了一种独特而强大的方法,将这些技术应用在了真实世界人类数据,以获取新的洞见,并有可能将其转化为治疗手段,造福患有心血管代谢疾病的患者。”

    根据协议条款,Valo将获得首期付款和潜在的近期里程碑付款,总额可达6000万美元,并有权针对最多11个项目获得总额不超过27亿美元的里程碑付款,外加研发资金和特许权使用费。在诺和诺德与Valo的合作中,双方在人类数据和遗传学领域的关键联合优势将得到利用,特别是在心血管代谢疾病领域内。

    协议表明,Valo将收到6000万美元的预付款和潜在的近期里程碑付款,并有可能获得多达11个项目的里程碑付款,总计高达27亿美元,外加研发资金和可能的特许权使用费。

    诺和诺德同意授权Valo人工智能Opal计算平台开发的三个心血管疾病药物发现项目。作为协议的一部分,两家公司还将致力于寻找药物靶点并开发针对这些靶点的治疗方法,重点是心脏和代谢领域。

    《每日经济新闻》记者注意到,这是诺和诺德一年内再次在AI制药领域加码。2022年9月,诺和诺德就与微软达成一项战略合作,微软提供AI技术、基础科学模型及专业知识,与诺和诺德的数据科学家和早期研发领域的专家一起工作,加速其药物发现和开发过程。该合作将持续数年,开发广泛的AI模型用于适应各种任务。

    AI技术在药物研发领域逐渐释放价值

    今年以来,随着AI技术在药物研发领域的价值逐渐释放,AI制药优势显现。西南证券表示,相较于传统新药研发,AI技术应用于药物研发可显著缩短研发周期、降低研发成本,同时提升研发成功率和投资回报率。随着AI技术的快速发展,其应用领域更加广泛,可参与药物开发过程的多个阶段。

    据智药局数据监测,2023年8月,全球共有15家AI制药相关企业完成了新一轮融资,披露总金额约为8.09亿美元。从药企与AI制药公司的合作来看,这一趋势更为明显,仅9月份就有多项合作。

    对于诺和诺德本次合作,英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov通过微信对《每日经济新闻》记者表示,AIDD(人工智能药物发现)领域已经从最初的“纸上谈兵”和单纯的算法发展到应用软件,现在又落地到具体的药物管线。可以说,现在衡量一家AI药物发现企业的最低标准,就在于其能否成功将自己的管线实现license-out(对外许可)。

    此前,英矽智能CEO任峰接受记者专访时谈到,2020年之后,随着国内外一些AI药物管线进入临床二期进行有效性验证,整个AI制药行业也迎来一个关键性阶段:如果有药物能够验证成功,那么就意味着在新药研发流程中,从靶点发现到临床试验,AI制药已能够实现闭环。

    任峰也向记者表示,临床试验是AI制药的真正考验。任何一款药物,无论是通过AI还是传统路径所研发的,都必须经受来自临床试验以及监管层面的考验,这中间“没有捷径可走”。“当药物研发步入临床试验阶段,还未有证据表明AI可以完全地赋能临床研究、缩短临床试验的时间。我认为目前AI还不能有效解决这一阶段的问题。”

    封面图片来源:视觉中国-VCG21gic10378249

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