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2021/03/09 IT科技結合製藥應用 強迫症新藥研發4.5年縮短為1年

新藥研發耗時9~17年,成本動輒超過10億美元,主因之一在大部分的工作要由耗時的人工處理,而且從合成藥物、藥物攝取、改變生化反應、觀察效果,每個階段都要靜待數小時到數個月,現在平均每種新藥研究都要測試2.5萬種化合物,因此流程快不起來,人事成本低不下來。

所以在2010年代AI技術有所突破,材料與製藥業界就提出靠AI模擬化學反應及搜尋文獻,縮短新藥研發流程的概念,這些概念因2020年COVID-19(新冠肺炎)疫情需求加速,並隨實踐而擴大應用。

根據日經新聞(Nikkei)報導,現在日本藥廠已經把IT科技結合製藥的新應用,分成上中下游等3個領域,合稱Insilico Drug Discovery,矽晶藥物研發,每個流程各有不同的適用技術。

上游的部分是材料化學性質模擬,日本這方面居領先地位的是東京大學(University of Tokyo)設立新創Peptidream與IT大廠富士通(Fujitsu)的合作團隊,應用量子電腦技術進行材料化學反應模擬計算,目前的成果是讓傳統超級電腦需要1週的模擬,加速到10分鐘以內。

量子電腦模擬製藥應用目前偏向基礎生化研究,比較接近實際藥物研發領域的應用,則是以語言分析AI進行文獻歸類分析,因為醫藥相關文獻數量太過龐大,任何藥廠團隊都只能研讀其中一部分,AI的資料蒐集歸類能力可以讓研發團隊專注部分報告,減少不必要的耗時。

目前成果之一,是日本住友製藥(Sumitomo Dainppon Pharma)與英國醫藥新創Exscientia合作的強迫症新藥,把本來4.5年的研究時間縮短為1年,不僅減少精神醫學研究論文閱讀量,還從腸胃科等其他領域找出意料之外的相關論文,也是加速研發原因之一。

而不管哪種藥品研究,最後還有一關就是合成實際藥品,傳統人工方式會因為人員習慣而產生誤差,因此日本慶應大學(Keio University)的新創Molcure,不僅用AI模擬化學物質效果,還用AI控制機器人合成藥品,把人工干擾降到最低,若研發成功,也能直接用在藥品量產。

資料來源:DIGITIMES/范仁志