DeepSeek推荐 | AI技术在生物制药中如何加速新药研发？

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作者：DeepSeek 来源：抗体圈

2025-02-21

AI 技术在生物制药新药研发各环节广泛应用，涵盖靶点发现到生产优化，通过多个案例展示其加速研发、降低成本、提高成功率的作用，同时探讨了面临的挑战与未来发展方向。

AI技术在生物制药中的应用显著加速了新药研发的各个环节，从靶点发现到临床试验设计，再到生产优化。以下是具体应用场景及实例说明：

1. 靶点发现与验证

技术应用：AI通过分析海量基因组、蛋白质组和疾病数据，快速识别潜在药物靶点。

案例：

● BenevolentAI：利用知识图谱分析科学文献和数据库，发现JAK1/2抑制剂Baricitinib可能对COVID-19有效。该药物随后被FDA紧急授权用于治疗重症患者。
● DeepMind的AlphaFold：通过预测蛋白质三维结构（如解析98.5%的人类蛋白质组），加速了靶点验证和药物设计。

2. 化合物设计与筛选

技术应用：AI生成和优化候选分子结构，替代传统试错式筛选。

案例：

● Exscientia：首个AI设计的免疫疾病药物DSP-1181（靶向5-HT1A受体）从概念到临床前候选仅用12个月（传统方法需4-5年）。
● Insilico Medicine：利用生成对抗网络（GAN）设计特发性肺纤维化药物INS018_055，11个月完成临床前研究，已进入II期临床试验。

3. 临床前研究优化

技术应用：预测药物毒性、代谢特性，减少动物实验需求。

案例：

● Atomwise：基于深度学习的虚拟筛选平台AtomNet，在埃博拉病毒药物筛选中，一周内找到两种潜在化合物（传统方法需数月）。
● Recursion Pharmaceuticals：通过AI分析细胞成像数据，发现多个罕见病候选药物，如神经纤维瘤病药物进入临床试验。

4. 临床试验设计加速

技术应用：优化患者招募、剂量选择及试验方案。

案例：

● 辉瑞与IBM Watson：在肺癌药物研发中，用AI分析电子健康记录（EHR），患者招募时间缩短30%。
● Unlearn.ai：利用数字孪生技术创建虚拟对照组，减少临床试验所需患者数，阿尔茨海默病试验规模压缩50%。

5. 药物重定位（Drug Repurposing）

技术应用：挖掘现有药物的新适应症，缩短开发周期。

案例：

● Baricitinib：AI分析发现其抗炎和抗病毒特性，从类风湿关节炎药物转为COVID-19治疗药物，研发周期缩短数年。

● BenevolentAI：识别出已上市药物SGLT2抑制剂可能治疗帕金森病，直接进入II期试验。

6. 生产流程优化

技术应用：AI优化药物生产工艺，提升产率。

案例：

● 默克公司：利用机器学习调整生物反应器参数，单克隆抗体产率提高50%。

● 辉瑞：AI预测原料药结晶条件，缩短生产时间并降低成本。

关键成效

● 时间压缩：传统新药研发需10-15年，AI可缩短至2-5年（如COVID-19疫苗）。