藥企對(duì)數(shù)字化人才求賢若渴 AI+醫(yī)藥開(kāi)辟原研藥新賽道

　　在距離法蘭克福車(chē)程一小時(shí)的童話般的小鎮(zhèn)殷格翰，以這個(gè)小鎮(zhèn)來(lái)命名的德國(guó)百年家族制藥公司勃林格殷格翰(Boehringer-Ingelheim)的研究人員只要戴上智能眼鏡，就能向大西洋另一頭美國(guó)實(shí)驗(yàn)室里的同事們展示他正在開(kāi)展的研究。

　　這種跨國(guó)研發(fā)新藥的方式正在變得越來(lái)越普遍。通過(guò)遠(yuǎn)程應(yīng)用程序XpertEye，研究人員無(wú)需漂洋過(guò)海，通過(guò)電子通信就能解決研究項(xiàng)目中的問(wèn)題。這不僅更具可持續(xù)性，同時(shí)可以節(jié)省時(shí)間與成本。

　　類(lèi)似于XpertEye這樣的軟件技術(shù)正在改變傳統(tǒng)制藥行業(yè)的工作流程。

　　數(shù)字化正在成為健康醫(yī)療領(lǐng)域的新趨勢(shì)。大型藥企很早就開(kāi)始了數(shù)字化的試點(diǎn)，包括制藥巨頭輝瑞(Pfizer)、羅氏(Roche)、安進(jìn)(Amgen)等。但是過(guò)去人工智能等技術(shù)工具尚未成熟，還無(wú)法為人們所用，而到了今天科技大爆發(fā)的時(shí)代，一切都變得有可能實(shí)現(xiàn)了。

　　高科技降低新藥研發(fā)成本

　　勃林格殷格翰研究人員向第一財(cái)經(jīng)記者展示他的智能手機(jī)屏幕，上面呈現(xiàn)出一個(gè)具有許多分支的分子圖像，圖像上除了化學(xué)結(jié)構(gòu)外，還列出分子屬性等研究數(shù)據(jù)。一款叫做ADAM的人工智能應(yīng)用程序正在充當(dāng)科研人員的“高級(jí)分子設(shè)計(jì)助手”，幫助他們選擇合適的分子結(jié)構(gòu)，因?yàn)锳DAM參與到研究決策中，藥物研究人員的工作就能變得更輕松。

　　“AI+新藥”的核心就是利用人工智能算法大幅降低發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)、構(gòu)建分子試錯(cuò)的成本，并通過(guò)信息化等優(yōu)勢(shì)縮短新藥研發(fā)全流程。

　　勃林格殷格翰研究部的岑特格拉夫(MatthiasZentgraf)博士對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“人體內(nèi)的生物過(guò)程非常復(fù)雜。然而，藥物研究中也常常會(huì)有反復(fù)出現(xiàn)的問(wèn)題。得益于數(shù)字化助手，我們將在未來(lái)大大提升工作效率。”

　　過(guò)去，基于模擬流程的藥物開(kāi)發(fā)通常需要很長(zhǎng)時(shí)間。想要將一個(gè)想法轉(zhuǎn)化成一種藥物，要經(jīng)歷初步實(shí)驗(yàn)、原型藥、患者研究等各個(gè)流程。在最壞的情況下，患者可能會(huì)因?yàn)闊o(wú)法及時(shí)獲得救命藥物，而最終失去生命。

　　但現(xiàn)在，研究人員可以通過(guò)人工智能對(duì)上億個(gè)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化注釋的生物學(xué)、藥理學(xué)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以獲得候選藥物和生物標(biāo)記物，或在早期對(duì)影響藥物性質(zhì)的晶型特點(diǎn)做出比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，幫助藥企在早期遴選最容易成功的分子候選、晶型、固相以及研發(fā)路線，并通過(guò)預(yù)測(cè)毒副作用以減少試驗(yàn)次數(shù)，從而選擇風(fēng)險(xiǎn)最低的路徑，加速進(jìn)程。

　　此外，借助計(jì)算機(jī)軟件的預(yù)測(cè)分析能力，制藥公司能夠分離出特定的分子，來(lái)研究它的有效性。計(jì)算機(jī)則能通過(guò)對(duì)過(guò)去的藥物和分子以及研究數(shù)據(jù)導(dǎo)出的臨床測(cè)試結(jié)果，為新藥的研發(fā)提供有力的洞察。在短短幾秒時(shí)間里，計(jì)算機(jī)就能讀取海量試驗(yàn)數(shù)據(jù)、外部研究團(tuán)隊(duì)撰寫(xiě)的文獻(xiàn)以及統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站上的各種數(shù)值，并對(duì)這些信息進(jìn)行評(píng)估，揭示背后的關(guān)聯(lián)。

　　AI+醫(yī)藥初創(chuàng)公司崛起

　　IQVIA(昆泰)是美國(guó)一家為生物制藥及衛(wèi)生保健行業(yè)提供專(zhuān)業(yè)服務(wù)和方案咨詢(xún)的公司。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，該公司旗下一家名叫Linguamatics的軟件公司曾幫助瑞士制藥巨頭羅氏開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能平臺(tái)阿爾忒彌斯(Artemis)，使之能更有效地尋找藥物和化合物。正是因?yàn)橛辛诉@個(gè)人工智能平臺(tái)，羅氏在每項(xiàng)研究中平均節(jié)省1萬(wàn)美元，全年節(jié)省成本超過(guò)20萬(wàn)美元。

　　2017年，醫(yī)療機(jī)構(gòu)梅奧診所攜手AI創(chuàng)業(yè)公司Nference在美國(guó)麻省劍橋市創(chuàng)立了一家AI生物制藥公司Qrativ.Qrativ創(chuàng)始人、CEO阿拉瓦穆丹(MuraliAravamudan)在談到人工智能在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用以及外部數(shù)據(jù)如何支持藥物研發(fā)時(shí)表示：“要使得預(yù)測(cè)分析對(duì)于制藥公司在研究分子時(shí)有用，還需要有一些其他技術(shù)的輔助，比如簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的收集，通過(guò)讀取顯微鏡下物質(zhì)的數(shù)據(jù)，來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。”

　　很多制藥公司因此都需要與數(shù)字化企業(yè)合作，或者自己成立數(shù)字化部門(mén)，雇用一大堆數(shù)字科學(xué)家。兩年前，勃林格殷格翰就成立了一家獨(dú)立子公司——數(shù)字實(shí)驗(yàn)室BIX，為其三大部門(mén)——人用藥品、動(dòng)物保健和生物制藥提供一個(gè)與數(shù)據(jù)科學(xué)、敏捷軟件開(kāi)發(fā)以及用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行協(xié)作的平臺(tái)。

　　勃林格殷格翰每年向這一平臺(tái)投資2000萬(wàn)歐元。

　　國(guó)內(nèi)的初創(chuàng)公司深度智耀是一家典型的利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)，賦能新藥研發(fā)全流程的企業(yè)。公司開(kāi)發(fā)了基于人工智能的藥物早期研發(fā)平臺(tái)，大幅減少了新藥早期研發(fā)全流程的時(shí)間和成本，同時(shí)基于數(shù)百個(gè)開(kāi)放數(shù)據(jù)源，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合人工專(zhuān)家的知識(shí)，自動(dòng)提取醫(yī)藥實(shí)體、關(guān)系和屬性，并利用智能化的化學(xué)合成分析系統(tǒng)，預(yù)測(cè)推薦高質(zhì)量的合成路線。支持這一算法的算力一部分來(lái)源于自建設(shè)備，一部分來(lái)源于公有云。通過(guò)這種模式，深度智耀能夠應(yīng)對(duì)多線任務(wù)并進(jìn)的情況，并可根據(jù)任務(wù)權(quán)重規(guī)派算力。

　　深度智耀創(chuàng)始人兼CEO李星日前在接受第一財(cái)經(jīng)記者采訪時(shí)透露，研發(fā)一款新藥，并從實(shí)驗(yàn)室推向市場(chǎng)，平均要100名科學(xué)家花10年時(shí)間、投入27億美元，而成功率僅7%——制藥行業(yè)仍然是勞動(dòng)力密集行業(yè)。

　　她表示，有了AI之后，徹底改變優(yōu)化了制藥行業(yè)的流程，AI可以從零起點(diǎn)開(kāi)始設(shè)計(jì)一款藥物，能夠合理評(píng)估整個(gè)制藥的流程，而且效率可以高過(guò)很多化學(xué)家。

　　她認(rèn)為，AI將是制藥行業(yè)一條全新的賽道，足以顛覆藥物的研發(fā)。2017年她放棄跨國(guó)藥企豐厚的薪資和舒適的環(huán)境，創(chuàng)辦了深度智耀。

　　自2017年成立以來(lái)，深度智耀已經(jīng)合計(jì)融資四輪，累計(jì)融資約2000萬(wàn)美元；最新一輪融資來(lái)自去年10月紅杉資本投資的近1500萬(wàn)美元B輪資金，在前幾輪的投資中，投資方不乏天使投資人真格基金等機(jī)構(gòu)。深度智耀的客戶包括瑞士羅氏、英國(guó)葛蘭素史克(GSK)、德國(guó)拜耳，以及中國(guó)本土初創(chuàng)新藥研發(fā)公司綠葉制藥(02186.HK)、百濟(jì)神州(06160.HK，BGNE.NASDAQ)和再鼎醫(yī)藥等。

　　開(kāi)放式生物制藥技術(shù)平臺(tái)公司藥明生物(02269.HK)高級(jí)副總裁李競(jìng)對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“我們也正在嘗試如何將AI技術(shù)引入到新藥研發(fā)當(dāng)中，目前主要選擇自己開(kāi)發(fā)AI平臺(tái)。”

　　全球招募頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)家

　　盡管生物制藥公司對(duì)數(shù)字化人才求賢若渴，但真正的跨界人才不可多得。
　　藥物研發(fā)流程涉及約20個(gè)功能模塊，即使是某個(gè)模塊的專(zhuān)家，對(duì)其他模塊業(yè)務(wù)也只能了解大概；而制藥還是離IT和互聯(lián)網(wǎng)非常遠(yuǎn)的行業(yè)，這讓醫(yī)藥專(zhuān)家和軟件數(shù)據(jù)工程師的有效融合成為AI醫(yī)藥研發(fā)賽道當(dāng)前的最大挑戰(zhàn)，即“行業(yè)+技術(shù)”跨界人才的獲取。

　　以勃林格殷格翰的數(shù)字實(shí)驗(yàn)室為例，該實(shí)驗(yàn)室成立以來(lái)，已經(jīng)向全球招募了50多名數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師組成的學(xué)科團(tuán)隊(duì)。

　　勃林格殷格翰首席財(cái)務(wù)官施梅爾莫(MichaelSchmelmer)向第一財(cái)經(jīng)記者表示：“BIX的員工將接受具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，和來(lái)自多個(gè)不同學(xué)科的專(zhuān)家合作，為新產(chǎn)品和解決方案開(kāi)發(fā)原型，并把它們推向市場(chǎng)。”

　　第一財(cái)經(jīng)記者在百度上搜索“生物醫(yī)藥”+“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，就會(huì)跳出來(lái)滿屏的招聘啟事。

　　北京的一家生物科技公司的招聘網(wǎng)頁(yè)上顯示，碩士畢業(yè)或僅兩年工作經(jīng)驗(yàn)的生物醫(yī)藥研發(fā)科學(xué)家的月薪可高達(dá)2萬(wàn)元，主要職責(zé)是參與公司生物類(lèi)藥物發(fā)現(xiàn)及設(shè)計(jì)項(xiàng)目，以及配合算法團(tuán)隊(duì)優(yōu)化現(xiàn)有藥物研發(fā)及設(shè)計(jì)工具和方法。

　　四川大學(xué)華西醫(yī)院下屬的華西生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心也于近期貼出數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘啟事，招聘計(jì)算機(jī)博士，要掌握SAS、R或Python等計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，主要職責(zé)是負(fù)責(zé)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分析挖掘，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等完成模型構(gòu)建等。

　　“一流人才總有自己的風(fēng)骨——制藥人有制藥行業(yè)特有的謹(jǐn)慎，互聯(lián)網(wǎng)人有不懼一切的狼性。”李星對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示，“兩者如何融合是目前公司面臨的一大挑戰(zhàn)。”

　　“藥企要招到既懂計(jì)算機(jī)又具備生物醫(yī)學(xué)背景的人才非常難。但我認(rèn)為，要教會(huì)一名醫(yī)學(xué)研發(fā)專(zhuān)家學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的可能性更大。”國(guó)內(nèi)生物科技公司創(chuàng)勝集團(tuán)(TranscentaHolding)共同創(chuàng)始人、執(zhí)行董事長(zhǎng)趙奕寧對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示。

　　“一方面是生物醫(yī)學(xué)方面的知識(shí)需要長(zhǎng)期大量的積累，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)在制藥公司數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)畢竟是輔助的工具，不是核心。”趙奕寧說(shuō)。

　　不僅在生物制藥領(lǐng)域，就連醫(yī)療機(jī)械公司也對(duì)跨界人才求賢若渴。一家數(shù)字化醫(yī)療器械公司投資人對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“計(jì)算機(jī)圖像處理和深度學(xué)習(xí)對(duì)于醫(yī)生有很大的輔助作用，以隱形牙套為例，醫(yī)生從開(kāi)啟隱形矯正治療，到口腔數(shù)據(jù)一鍵上傳、快速目標(biāo)位生成，精準(zhǔn)方案設(shè)計(jì)，再到牙套的生產(chǎn)跟蹤、病歷管理等方面，都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的支持。”

　　轉(zhuǎn)自：第一財(cái)經(jīng)

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