2019年6月24日，牛津大學(xué)與Sensyne Health、Evotec和OSI建立了新的合作伙伴關(guān)系，共同啟動(dòng)LAB10x項(xiàng)目，該項(xiàng)目將引入一些新的生物技術(shù)產(chǎn)品，旨在加速以AI為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)藥物的研發(fā)。該項(xiàng)目將在未來三年內(nèi)獲得500萬英鎊的資金支持。
LAB10x項(xiàng)目旨在加速牛津大學(xué)在臨床人工智能和數(shù)字健康領(lǐng)域的研究轉(zhuǎn)化為突破性的數(shù)字治療和臨床AI算法，并加速數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的藥物開發(fā)。該項(xiàng)目將用于生成和分析匿名患者數(shù)據(jù)集，以幫助改善患者的治療計(jì)劃并加快醫(yī)學(xué)研究。
Sensyne Health首席執(zhí)行官Lord Drayson表示，“AB10x將利用Sensyne在數(shù)字健康和臨床AI方面的專業(yè)知識(shí)，其受監(jiān)控的開發(fā)環(huán)境，以及與牛津大學(xué)和NHS Trusts的獨(dú)特合作模式，確?？茖W(xué)盡快有效地應(yīng)用于藥物研發(fā)，并致力于為患者帶來好處。
Evotec首席執(zhí)行官Werner Lanthaler博士表示：“由于人工智能和數(shù)字健康等藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)的不斷擴(kuò)展，未來醫(yī)學(xué)將發(fā)生顛覆性的變化，Evotec及其合作伙伴將繼續(xù)在這些領(lǐng)域進(jìn)行投資。我們很高興與Sensyne Health、OSI、OUI和牛津大學(xué)合作推出LAB10x。今天的公告顯示了在藥物開發(fā)中形成公私伙伴關(guān)系對(duì)于“以有效和高效的方式創(chuàng)造下一代藥物”的優(yōu)勢(shì)。
牛津創(chuàng)新公司首席執(zhí)行官馬特珀金斯博士(Dr Matt Perkins)表示：LAB10x基于LAB282，這是一種致力于藥物開發(fā)的開創(chuàng)性合作模式，已在全球推廣。LAB10x旨在結(jié)合這個(gè)快速發(fā)展的世界級(jí)數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)，推動(dòng)牛津的醫(yī)療創(chuàng)新，這是一個(gè)整合專業(yè)知識(shí)、資源和數(shù)字醫(yī)療創(chuàng)新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)框架。這種合作為未滿足的主要需求提供了解決方案，并有可能最大限度地發(fā)揮牛津研究和專業(yè)知識(shí)的全球影響力，從而實(shí)現(xiàn)更好的醫(yī)療技術(shù)、疾病見解及其治療和治愈。
牛津大學(xué)醫(yī)學(xué)科學(xué)院院長(zhǎng)Gavin Screaton教授表示：數(shù)字健康解決方案和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解通常需要多學(xué)科的方法，將臨床醫(yī)生、醫(yī)學(xué)研究人員、工程師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家聚集在一起。牛津大學(xué)在這些領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位，它在這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)造了很多令人興奮的創(chuàng)新。高質(zhì)量的轉(zhuǎn)型支持必須與增加未來社會(huì)效益的可能性相匹配。所以LAB10x潛力很大。
在此次合作中，Evotec和Sensyne將與牛津大學(xué)及其學(xué)術(shù)研究人員一起收購新LAB10x衍生公司的股權(quán)。公司和OSI都有權(quán)進(jìn)行種子輪融資。
AI在藥物R&D應(yīng)用相關(guān)的企業(yè)：AI用于構(gòu)建新藥分子——GSK、英偉達(dá)、諾華、JJ等公司；AI用于篩選生物標(biāo)志物——阿斯利康、賽諾菲、西奈山、MD安德森癌癥中心等。AI用于預(yù)測(cè)新藥的療效和安全性——默克、艾伯維、斯坦福大學(xué)；人工智能用于藥物開采-謝菲爾德轉(zhuǎn)化神經(jīng)科學(xué)研究所，MRC技術(shù)；人工智能用于新的藥物靶點(diǎn)和聯(lián)合治療。IBM Watson Health與輝瑞公司簽署協(xié)議，加快抗癌新藥的研發(fā)。一些化合物已經(jīng)用于帕金森病的臨床試驗(yàn)。
結(jié)語
在一般的藥物研發(fā)過程中，藥企往往需要投入大量的資金，經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)，經(jīng)歷漫長(zhǎng)的驗(yàn)證過程。但如果將AI應(yīng)用于藥物研究，則可以解決相應(yīng)的問題。它可以用復(fù)雜的算法模擬藥物研發(fā)的過程，在研發(fā)初期評(píng)估新藥研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，將藥物研發(fā)的成本降低到數(shù)千美元。并且評(píng)估可以在幾天內(nèi)完成。大大縮短藥物研發(fā)周期。目前越來越多的藥企也傾向于與AI公司合作，減少藥物研發(fā)的時(shí)間和成本。未來用AI加速藥物研發(fā)會(huì)有更大的市場(chǎng)前景，我們拭目以待！
參考出處