制藥業(yè)未來發(fā)展的六個趨勢:人工智能改變藥物開發(fā)規(guī)則,生物藥取代小分子藥......

制藥業(yè)的發(fā)展總是伴隨著新概念的產(chǎn)生和發(fā)展,例如人工智能、個體化療法、基因和細胞療法,這些已經(jīng)形成的概念逐漸在醫(yī)學領域得到了應用。


Drug Discovery World根據(jù)過去幾年制藥業(yè)的行情,預計了未來這個領域可能產(chǎn)生的變化,以及有望從理念到成熟,進而發(fā)展為標準化的趨勢。


人工智能徹底改變藥物開發(fā)的游戲規(guī)則


對于生物技術公司而言,通過傳統(tǒng)的策略發(fā)現(xiàn)新藥,已經(jīng)被歷史進程中的無數(shù)數(shù)據(jù)證明是費時且昂貴的 (Taconic Biosciences的數(shù)據(jù)顯示,藥物上市平均成本為28億美元,12年。注:28億美元這個數(shù)據(jù)應該是將臨床失敗的成本合并進去綜合考慮了)。


人工智能的逐漸興起,有可能在未來徹底改變藥物開發(fā)的游戲規(guī)則。它所支持的新一波的藥物開發(fā)平臺,正在幫助開發(fā)商使用龐大的數(shù)據(jù)集來快速識別患者反應標記,并以更具成本優(yōu)勢、更高效的方式開發(fā)可行的藥物靶點。


Morgan Stanley研究認為,通過使用人工智能和機器學習,可能會在 10 年內(nèi)帶來另外 50 種新療法,這可能轉(zhuǎn)化為超過 500 億美元的機會。


到 2023 年之后,云計算的更復雜使用也成為現(xiàn)實,這將使制藥界能夠快速創(chuàng)新、輕松管理變化并更快地提供新藥。


藥品制造商將能夠把所有測試數(shù)據(jù)上傳到云端,并使用人工智能來識別更可行新藥的組合。這已經(jīng)使小型學術初創(chuàng)企業(yè)具有能夠在發(fā)現(xiàn)新藥的競賽中超越大型制藥公司的能力。


現(xiàn)有超過 20% 的新藥來自小型創(chuàng)新組織,并且隨著這些小型組織采用這項新技術,這一比例將呈指數(shù)級增長。Morgan Stanley研究分析師預計,受未來兩年藥物試驗數(shù)據(jù)的推動,該行業(yè)將出現(xiàn)拐點。


人工智能藥物開發(fā)商與大型生物制藥公司之間加強合作也可能會有所作為。圖1為Morgan Stanley給出的2023年前AI的研發(fā)投入成本在制藥業(yè)總研發(fā)成本中比例關系圖。


640 - 2023-08-09T170420.144.png

圖1. AI研發(fā)成本在制藥業(yè)總成本投入的比例關系圖。

圖片數(shù)據(jù)來源:Morgan Stanley


從AI在藥物開發(fā)過程中的階段作用來看,它無疑能在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前、臨床試驗的不同階段發(fā)揮作用,具體來說:


◆  藥物發(fā)現(xiàn)中的人工智能(第1階段)


藥物發(fā)現(xiàn)過程,其范圍可以涵蓋從閱讀和分析現(xiàn)有文獻,到測試潛在藥物與靶點相互作用的方式等廣闊領域。根據(jù) Insider Intelligence 的 AI in Drug Discovery and Development 報告,AI 可以將公司的藥物發(fā)現(xiàn)成本降低多達 70%。


◆  臨床前開發(fā)中的 AI(第 2 階段)


藥物發(fā)現(xiàn)的臨床前開發(fā)階段涉及在動物模型上測試潛在的藥物靶標。在此階段利用人工智能可以幫助試驗順利進行,并使研究人員能夠更快、更成功地預測藥物如何與動物模型相互作用。


◆  臨床試驗中的 AI(第 3 階段)


在通過臨床前開發(fā)階段并獲得 FDA 的臨床試驗批準后,研究人員開始對人類參與者進行藥物測試。


總體而言,這是一個分為3個階段的過程,通常被認為是藥物開發(fā)過程中時間最長、成本最高的階段。


人工智能可以促進臨床試驗期間的參與者監(jiān)測,因而能夠更快地生成更大的數(shù)據(jù)集,并通過個性化試驗體驗來促使受試者保留在研究過程中。


生物藥將超過傳統(tǒng)小分子藥開發(fā)


1993 年,巴斯夫與 Cambridge Antibody Technology 合作開發(fā)了一種最初命名為 D2E7 的化合物,這是 FDA 批準的第一種全人源單克隆抗體。這項創(chuàng)新的生物技術之后被雅培公司收購,并發(fā)展成為歷史上最暢銷的藥物重磅藥物,即大名鼎鼎的修美樂 (Humira?)。


梅須遜雪三分白,雪卻輸梅一段香。


小分子藥物的主要優(yōu)勢之一,在于這些藥物具有低分子量和簡單的化學結(jié)構(gòu)。這為其藥代動力學和藥效學提供了更多的可預測性,并且小分子藥物的給藥途徑更加簡單直接。相比之下,生物制劑具有熱敏性、膜不透性,很多生物制劑也容易遭受酶促降解。治療性蛋白質(zhì)沒有口服活性,因此必須注射,這給許多患者造成了障礙。


不過,生物藥物更具選擇性,靶向性更強,但它們確實具有免疫原性的潛力,這意味著免疫系統(tǒng)將藥物識別為異物,并產(chǎn)生針對它的抗體。


小分子藥物的另一個優(yōu)勢在于他們更為直接的開發(fā)過程,以及質(zhì)量控制策略;生物制劑同樣有嚴格的質(zhì)量控制協(xié)議,不過制造工藝中的偏差會導致結(jié)構(gòu)變化或變異,從而影響生物藥物在體內(nèi)的活性。

 

此外,由于生物制劑比小分子具有更復雜的結(jié)構(gòu)特征,通常更耗時、更具挑戰(zhàn)性且更昂貴。生物制品生產(chǎn)使用的特殊工藝并不總是類似于用于生產(chǎn)化學藥物的設施、機械或設備??偟膩碚f,該過程在每一步都經(jīng)過精心設計和密切監(jiān)控,以確保準確的產(chǎn)品標識。

 

在生物制品制造過程中,專家將了解患者的需求,以確定臨床獲益的機會,并為 GLP 臨床前研究啟動實驗室評估、工藝開發(fā)和制造。藥物開發(fā)人員將進行臨床評估以確定新療法的安全性。也正由于生物制品制造工藝的整體復雜性,使制藥公司比小分子藥物生產(chǎn)更有保障,因為競爭對手很難重新創(chuàng)建該工藝,并且不可能制造完全相同的生物制品。

 

也許生物制劑最突出的優(yōu)勢,在于它們有望治療曾經(jīng)被認為無法治愈或難以治療的疾病。即使是目前可以治療的疾病,也可以用生物制劑更有效地治療。一些研究人員認為,細菌和癌細胞都對小分子藥物產(chǎn)生了不同程度的耐藥性。


小分子藥物通常具有脫靶效應,具有相對較明顯的副作用;但生物制劑提供了更有針對性的治療選擇,因為它們旨在以特定方式與靶標相互作用。它們以高特異性結(jié)合細胞內(nèi)成分或細胞表面上的靶標。


生物藥物的另一個優(yōu)勢是它們不太可能與患者正在服用的其他藥物發(fā)生相互作用,因為治療性蛋白質(zhì)的代謝和消除方式與內(nèi)源性分子相近。特別是在老齡化人群中,人們服用多種不同的藥物是很常見的,許多藥物不良反應以及醫(yī)療錯誤都是由藥物相互作用引起的。生物制劑可與口服藥物一起使用,藥物相互作用的風險非常低。


雖然非此即彼的邏輯方式是明顯錯誤的,但從藥物開發(fā)的趨勢來看,生物大分子攫取越來越多傳統(tǒng)小分子藥物的市場,這是個不爭的事實。在未來某一個時間點,應該會出現(xiàn)通過生物途徑開發(fā)的大分子成為適應癥解決方案主導的里程碑。


新藥適應特定個體需求增多


2014 年,賓夕法尼亞州立大學開發(fā)了 CART19 治療白血病,方法是使用患者自身的 T 細胞進行重新編碼以對抗自身的癌細胞,諾華公司獲后來獲得該類技術并將其投入商業(yè)化,新療法誕生從那時開始,并實現(xiàn)了迅速發(fā)展。用于治療白血病的 CART19 藥物已經(jīng)獲得批準,諾華為新療法的市場化創(chuàng)建了里程碑。


新概念藥物研發(fā)與應用因此誕生,它被命名為Individualized medicine, personalized medicine, stratified medicine, P4 medicine或者precision medincine。雖然在準確的涵蓋范圍上有可能細微不同之處,但它們的原則機制都是將人們分成不同群體的醫(yī)療模式,在此基礎上根據(jù)患者的預測反應,或者疾病風險而量身定制相對應的醫(yī)療決策、實踐、干預和產(chǎn)品。Individualized medicine尋求通過考慮一個人的基因,以及該人獨特性質(zhì)的全部范圍(包括生物學、生理學和解剖學信息)來為個體制定量身定制的療法。


滿足大型臨床隊列 (cohort) 需求的藥物開發(fā)將不再是推動贊助商開發(fā)新藥的唯一來源,越來越多的藥物開發(fā)將轉(zhuǎn)移到治療每位患者的臨床需求,并將推動發(fā)現(xiàn)治療與癌癥、神經(jīng)退行性疾病和性別轉(zhuǎn)變相關的新病癥的藥物。


展望未來,人們將經(jīng)歷更多針對個人而不是大規(guī)模隊列的藥物發(fā)現(xiàn)。正如 100 年前青霉素通過大規(guī)模生產(chǎn)的抗生素改變了世界一樣,individualized medicine也將在未來 10 年改變世界,藥物發(fā)現(xiàn)組織正加緊準備實現(xiàn)這一目標。

 

新興經(jīng)濟體和人口老齡化將重塑供應鏈


新興經(jīng)濟體對大型制藥公司運營方式的影響既是機遇也是挑戰(zhàn)。發(fā)展中國家的人們對改善生活的藥物的需求將越來越大,這將為制藥行業(yè)提供巨大的市場,也構(gòu)成了運營上的強烈挑戰(zhàn)。

 

與此同時,政府機構(gòu)將促使以盡可能低的成本提供這些治療方法,給大型制藥公司帶來越來越大的壓力。為了能夠在地理上和醫(yī)療上覆蓋不同的人群,供應鏈需要得到保障,這一點從去年很多藥物的供應鏈斷裂的事件中得到了反證。


可持續(xù)性問題將成為關鍵


制藥行業(yè)近四分之三的排放來自運輸和包裝等活動,這些活動不受制藥公司的直接控制。高能耗、多樣化的供應鏈、環(huán)境污染是制藥行業(yè)需要面對的一些因素。通過改進生產(chǎn)流程和優(yōu)化供應鏈,制藥業(yè)不僅可以提升價值,還可以確保環(huán)境的可持續(xù)性。

 

在不斷變化的宏觀經(jīng)濟環(huán)境中,另一個挑戰(zhàn)是需要在供應質(zhì)量與能源可用性和成本之間取得平衡。對于許多需要在溫度控制下儲存和運輸?shù)男滤巵碚f,需要下一代產(chǎn)品和服務作為解決方案。

 

供應鏈需要進行調(diào)整,以確??煽亍⒖梢姾涂煽康亩说蕉朔桨?。法規(guī)和政府政策可以在確保行業(yè)合規(guī)性方面發(fā)揮關鍵作用。政府應為實施可持續(xù)做法提供獎勵,同時對不遵守規(guī)定的行為進行懲戒。

 

管理藥物生命周期將更加重要


隨著制藥產(chǎn)品的成熟以及市場獨占期的不斷縮短,盡早與外部合作伙伴合作,通過共享知識與合同制造商建立信任,將使制藥組織能夠與仿制藥競爭者競爭。

 

制藥機構(gòu)可以考慮將專利流程的一些早期步驟外包,或者考慮發(fā)展外部CDMO伙伴關系以節(jié)省成本。

 

一旦藥物達到最終階段,降低制造成本的計劃就成為主要驅(qū)動力。需要審查供應鏈設計,并減小內(nèi)部供應的比例(盡管這種做法可能是一把雙刃劍)。

 

 以較低價格開發(fā)新興市場也是一條可取的戰(zhàn)略。因為成熟市場往往會迅速轉(zhuǎn)向仿制藥對手,但新興市場卻通常顯示出對值得信賴的品牌更高依賴度的趨勢。


參考文獻:

[1] Why Artificial Intelligence Could Speed Drug Discovery. Morgan Stanley. 09, 09, 2022.

[2] Big pharma is using AI and machine learning in drug discovery and development to save lives. Insider Intelligence. 15, 04, 2022.

[3] Many names for one concept or many concepts in one name?. PHG Foundation.  

[4] Stratified, personalised or P4 medicine: a new direction for placing the patient at the centre of healthcare and health education. Academy of Medical Sciences. May 2015.  

[5] McGrail, S. Key Differences in Small Molecule, Biologics Drug Development. Pharmanews Intelligence.

[6] Biologics vs. Small Molecule Drugs: Which Are Better? Ascendia Pharma. 27, 10, 2021.

[7] Connors, G. Future trends: biopharma to outpace small molecule drug development. Drug Discovery World. 22, 02, 2023.


來源:藥智頭條 ,作者驥丹翼

聲明:本文觀點僅代表作者本人,不代表煜森資本立場,歡迎在留言區(qū)交流補充。如需轉(zhuǎn)載,請注明文章作者和來源。如涉及作品內(nèi)容、版權和其它問題,請在本平臺留言。