深度智耀药物再利用助力高效研发

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药物再利用焕发生机

各大制药企业、研究机构及国家政策聚焦“老药新用”，期望充分利用历史数据、信号通路网络分析等方法快速将药物推上临床进入市场。截止当前，clinicaltrial及中国临床注册中心登记的的新冠病毒临床研究共计个，数据表明几乎所有研究试验药物均是老药新用。不到半年如此高效而密集的临床药物申报，得益于医药大数据平台的构建及人工智能技术在药物研发过程中的深度结合，其快速推动了整个药物研发的进程。

图1传统药物研发及药物再利用研发周期1

研究显示，AI+药物再利用平台可将候选化合物筛选到进入临床试验阶段缩短到12个月左右，更是将整体研发周期从10~17年缩短到3~8年。仅以传统的药物再利用明星药沙利度胺为例，跟据年FDA批准其新适应症多发性骨髓瘤（药理学分析）试验结果推测其所涉及研发经费为~万美元，为药物从零开始平均花费的1/25~1/50（20亿美元）3。而人工智能技术（AI）与药物再利用研发深度结合，必将进一步降低药物研发成本，大大缩短研发周期、提高药物研发成功率。

AI+药物再利用研究进展

据不完成统计，全球大约有+家公司专注于AI+医药研发，已涉及药物再利用的公司约占四分之一。典型代表为LamTheutics、BenevolentAI、NuMedii、Healx、BioXcel和InsilicoMedicine等AI公司，部分公司已有药物推向临床。BioXcel作为一家年成立的公司，专注于免疫肿瘤学、神经科学和罕见病疾病，其药物再利用平台应用现有批准和/或经临床验证的化合物以大数据和机器学习算法来再定位新适应症，已有两款药物进行临床阶段，短短3年时间，其BXCL已进入III期临床。

与国外相比，我国AI+药物研发还在初创阶段，大多数公司成立不足两年且聚焦于小分子化合物筛选和优化，鲜有企业布局AI+药物再利用。

表1部分人工智能药物再利用研发公司

国家

公司

专注领域/技术

中国深度智耀基于信号通路、药物构效关系、专利，进行分子结构-靶点-疾病-专利验证燧坤智能基于疾病、靶点，药物数据，重建药物-靶点相互作用网络英国BenevolentAI专注罕见病，基于JACS平台基于海量信息提取药物知识，进行药物再利用Exscientia作为首家实现药物发现自动化的公司，应用自有的人工智能平台CentaurChemist，开发了一款完全由人工智能设计的药物（研究代码：DSP-）Healx专注罕见病，将药物和罕见疾病相匹配美国LamTherapeutics专注癌症和罕见病领域，将临床药物与新适应症匹配，已有药物进入临床阶段InsilicoMedicine专注抗衰老及癌症，依托基因组学、医疗大数据及AI技术等技术手段，推进药物再利用Atomwise汇集大数据、云计算和AI技术，综合利用基因表达、蛋白相互作用、化学结构、临床数据等多方面信息，进行药物再定位NumediiAI预测化合物和生物标记物，药物再利用TwoXARDUMA?药物研发平台评估大型公共和私有数据集，对药物和疾病的匹配度按照概率进行排序，挖掘药物新适应症Watsonfordrugdiscovery新的云平台，具有海量信息，动态可视化发现新药物靶点和适应症BioXcel专注神经学及免疫肿瘤学领域，已有BXCL和BXCL进入临床，其中BXCL已进入III期临床Biovista专注多发性硬化、线粒体疾病、肿瘤学等药物重新定位，分析数据以发现药物新适应症Qrativ专注罕见病，综合来自多个医学数据源知识发现潜在药物RecursionPharmaceutical基于细胞疾病模型，发现药物新适应症LanternPharma专注临床终止药物，分析患者对药物反应过程中伴随的遗传信号和分子标记，寻找新适应症新加坡SmartPharma基于自有“Smart-ACTTM”平台，预测已上市药物与罕见病的药物再利用印度GVKBio应用Drugrepurposing品台，基于通路网络、药物匹配及遗传相关性进行药物新适应症预测法国Pharnext借助机器学习为“专利过期”药物探索新适应症韩国Standigm基于AI模型从数据库及文献中挖掘现有药物新适应症

药物再利用应用场景

药物再利用可通过拓展适应症提高产品销售额，拓展市场占有率。基于AI平台进行药物筛选可极大缩短研发周期，降低研发成本。此外，临床在研或已上市的药物已进行大量的毒理、药效实验可规避药物研发过程中的毒性问题提高研发成功率。最后，通过专利申报可以有效延长专利独有期，保护原研药市场占有。

图2药物再利用应用场景

药物再利用需求

当前药物再利用的需要求主要聚焦于：突发性疾病药物快速开发，极速应对让患者有药吃；罕见病药物再利用，缓解患者人数少、开发困难等问题；临床申报失败药物再定位，通过药物再定位可将已经撤市或临床失败的药物再次推入市场；增加上市药物新适应症，延长专利增加市场占有期。

图3药物再利用应用需求

深度智耀-药物再利用

DIP药物再利用平台

深度智耀（DIP）作为中国本土的AI药物发现领航者，汇集了大量国内外医药及人工智能领域专家，AI+药物再利用方向潜心研究两年多，潜心研究并反复打磨验证，不断迭代提升，构建知识图谱（Di-GraPhMedTM），打造药物再利用平台、人工智能小分子药物发现平台（Di-DrugGOESTM），实现基于数据挖掘、构效关系、信号通路及专家验证等多维度高效协同的人工智能药物再利用全流程。DIP将Di-GraPhMedTM和Di-DrugGOESTM深度结合，基于海量文献、数据库数据集及化合物结构预测药物新靶点及适应症，并在Di-DrugGOESTM中快速规避已有专利，实现药物再定位；应用LINCS并利用细胞系中相关基因组数据集，采用Di-PASS算法平台分析基因差异表达、信号通路（KEGG）和人类共表达基因模块（COXPERSdb），对通路活性进行评价，基于已上市的药物得出通路及相似性评分，分析定位化合物的潜在新适应症。

DIP药物再利用业务

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DIP药物再利用任何相关需求或疑问可直接联系甄鹏：或发送邮件至：zhenpeng

dip-ai.


本文编辑：佚名
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