Session 7: 大藥廠搶與AI公司合作 藥物研發將更快更精準

2020/07/23
Session 7: 大藥廠搶與AI公司合作 藥物研發將更快更精準
今(23)日,2020年亞洲生技大會(2020 BIO Asia-Taiwan)Session 7論壇,則針對利用人工智慧改變製藥產業發展、臨床研究的趨勢,邀請阿斯特捷利康(AstraZeneca)、

2020.07.23環球生技雜誌/記者 彭梓涵

今(23)日,2020年亞洲生技大會(2020 BIO Asia-Taiwan)Session 7論壇,則針對利用人工智慧改變製藥產業發展、臨床研究的趨勢,邀請阿斯特捷利康(AstraZeneca)、諾華(Novartis)、富士通(FUJITSU)、艾昆緯(IQVIA)、橡子園創投代表,分享製藥公司如何導入AI以及市場發展趨勢。

工研院生醫所所長林啟萬

工研院生醫所所長林啟萬

此場論壇由工研院生醫所所長林啟萬開場致詞,他表示許多熱門藥物專利到期,藥廠開始投入新的藥物研發,在成本不斷增加下,人工智慧成為產業中改變藥物研發的關鍵,他也表示,目前全球已有43個大藥廠與AI公司合作,利用AI科技優勢使藥物研發更精準的趨勢,到2025年都不會改變。

首位講者為阿斯特捷利康(AstraZeneca)全球AI部門執行總監Faisal Khan,分享AZ在藥物開發上如何導入AI應用。他表示,藥物開發模式已經改變,因為科技發展,我們比過去得到更多真實世界數據,包括遺傳訊息、數位感測器、醫療保健數據等,這些真實世界數據可以幫助了解疾病模式、藥物機制,在龐大的數據下,導入AI可以強化傳統藥物開發過程。

他表示,近年AZ也開始擁抱這樣的創新技術來改善藥物開發,包括使藥物設計過程最佳化,以及利用強化學習方式,加強藥物標的篩選。目前AZ也致力讓數據更公正、公平,確保數據可利用性,透過資料科學進一步推動個人化醫療。

諾華生物醫學研究所執行總監Joris Van Dam

諾華生物醫學研究所執行總監Joris Van Dam

接著諾華(Novartis)生物醫學研究所執行總監Joris Van Dam、以及諾華眼科學解決方案全球負責人Stéphane Wolf分享諾華為何將AI作為數位治療工具。

Joris Van Dam表示,醫療模式正在改變,數位治療可以幫助,例如心理和情緒、疲勞、營養改善等需求族群改變醫病關係。諾華也透過這樣的需求利用軟體,進行臨床上症狀管理、治療疾病。

諾華眼科學解決方案全球負責人Stéphane Wolf

諾華眼科學解決方案全球負責人Stéphane Wolf

Stéphane Wolf舉例,有一位兩眼視差嚴重且弱視的青少年,必須進行治療,但因為治療過程,裝置需長時間配戴且不舒服,使得患者醫囑性降低、治療效果下降。諾華也為此設計一款數位眼鏡,患者不需長時間配戴,不僅減少患者心理上被汙名化的恐懼,在兩個月療程中也出現顯著效果。Stéphane Wolf認為數位療法創造許多可能,也提供無窮的治療效果。

富士通(FUJITSU)研究開發部總監Nozomu kamiya

富士通(FUJITSU)研究開發部總監Nozomu kamiya

富士通(FUJITSU)研究開發部總監Nozomu kamiya,則分享富士通以IT為基礎的藥物開發,他表示富士通在推動醫療保健上已有40多年經驗,起初是提供能改善醫療部門的會計系統以提高效率,近年來數據不段累積,也開始導入超級電腦分析用於醫療開發。

Nozomu kamiya指出,以IT為基礎的藥物開發與AI為基礎的開發很不同,因為IT為基礎的藥物開發是透過立體蛋白質結構,以設計合成化合物,而AI需要學習大量的化合物數據來分析目標分子親和力。因此他表示,若能將兩者結合將可大量節省藥物開發時間。

艾昆緯(IQVIA)中國區營運總監馮一凱

艾昆緯(IQVIA)中國區營運總監馮一凱

艾昆緯(IQVIA)中國區營運總監馮一凱則分享在臨床試驗中運用IT 新的科技做虛擬試驗,他表示新冠疫情間,臨床試驗執行變得困難,即使受試者願意加入試驗,但因疫情影響受試者無法到醫院進行試驗,虛擬臨床試驗因此可以幫忙解決這樣的問題。

他表示,傳統臨床試驗招募,需要進行門診諮詢,過程冗長沒效率,艾坤緯也建立一個全球大數據資料庫,但透過虛擬臨床試驗平台,從不同區域、人種、甚至受試者還沒經過檢查,即可配對找到合適的受試者,這些數據幫助藥廠也幫助受試者以更快、更好的方式進行試驗。

 

橡子園創投合夥人瞿志豪

橡子園創投合夥人瞿志豪

 

壓軸演講的是橡子園創投合夥人瞿志豪,瞿志豪分享AI技術應用在保健領域,他首先將AI帶入醫療造成的改變,用「既有的流程」與「新的流程」、「既有的服務」與「新的服務」做四個象限分類。

這些象限內都有潛在的技術發展,他以既有的流程舉例,像雲象提供的服務,是在既有的流程上導入AI,將病理玻片雲端數位化,幫助病理師圈選病灶,節省判讀時間。另外醫守成功運用北醫的13億筆處方大數據,透過AI協助醫生避免開錯藥物。AI的導入無疑是提升生產力也降低醫療錯誤的改變

創造新的流程上,他舉例TIATROS公司,該公司為創傷症候群患者提供線上諮詢服務平台,患者可不必面對面醫生進行診療或諮商,可以求診更彈性,他們也發現這樣的新流程可使患者減少中途退出的機會,也完成完整的治療的患者也大幅提供。

新的服務上他則舉例一家AICare公司,該公司為長者設計的GPS腰帶,腰帶不僅可以定位監控長者位置,也可提供行為活動上的數據收集。

另外則是創造新的服務、新的流程的公司Virtual Man,這家公司透過AI的模型進行藥物的吸收、分配、代謝、排泄、毒性(ADMET)與藥物動力學(PK)模擬,該模型可使藥物開發者,於藥物開發前且節省時間,挑選最佳候選藥物。

最後瞿志豪也表示,把治療技術數位化時,網路資安、道德責任會是相關技術發展時重要問題。