《生技中心40週年系列活動》

藥廠競逐AI藥物開發!NVIDIA、英科智能、思捷優達、捷絡加入戰局

撰文記者 彭梓涵
日期2023-10-20
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(攝影/彭梓涵)
今(20)日,財團法人生物技術開發中心(DCB)與南港生技育成中心(NBIC),舉辦生技中心40週年活動,第二場「創新創業商機講座-生醫技術與AI大數據」,深入探討AI醫藥技術研發與挑戰,也邀請包括:NVIDIA、英科智能、思捷優達、捷絡生物科技,分享公司如何利用AI加速藥物開發。
 
生技中心代理執行長陳綉暉致詞表示,AI科技演進相當快速,從過去仍只是科幻電影情節,到AlphaGo讓全人類感受到AI進入生活的潛力,近年更看到AI已進入複雜的生醫領域。
 
她也表示,生技中心在40年前因B型肝炎防疫而成立,2000年起主要聚焦藥物開發,至今已衍生台康、啟弘等公司,並有20項新藥技轉給產業界。然而,新藥開發過程複雜、成功率低,因此他們也在5年前成立數位健康組,期望在藥物開發過程中導入AI,藉此提高成功率。

 

(攝影/巫芝岳)
 

藥物開發平台 助力臺灣新藥公司發展生技中心投入AI

 
生技中心數位健康組長柯屹又表示,談到AI藥物開發,大家都會好奇AI跟電腦模擬(in silico)的差別,但事實上電腦輔助藥物開發(computer-aided drug design, CADD)已經行之有年,近幾年才開始有AI的介入,一直到近期FDA才定義所謂的「AI藥物開發」,必須包含機器學習。
 
他指出,過去在沒有CADD輔助,一顆新藥開發需要5~10年,若有CADD輔助,新藥開發可縮短至5年,現在有AI加入,一顆新藥最快可縮短時間至1年。
 
現在大家已開始擁抱AI藥物開發,統計至2022年底,全球AI的公司約有700多間,AI與藥廠合作案超過100多件。目前生技中心也提供AI篩選平台、AI預測藥物動力學(PK)平台等服務。
 
不過他也分享,即便現在已有無數AI醫藥應用,但仍有幾個挑戰需要克服,包括缺乏標準規劃來產出有品質的數據、缺乏生醫領域做AI的專家和缺乏AI領域做生醫領域的專家、以及相關法規與道德問題。

 

(攝影/巫芝岳)
 

加速新一代生技醫藥應用程式開發NVIDIA軟體開發套件

 
NVIDIA開發者關係經理黃威仁,分享與NVIDIA Clara如何共創醫療產業,他表示NVIDIA是做硬體起家,從GPU、CPU、到DPU,也提供各種軟體開發套件,加速新一代應用程式開發。
 
在醫療產業上,NVIDIA已有多項應用,包括:能進行醫療影像判讀的MONAI、可進行聯合學習的FLARE、加速基因體定序分析的Holoscan、Parabricks,以及藥物發現的BioNeMo等,可以幫助開發者加速模型訓練。
 
針對現在熱門的生成式AI,NVIDIA也有相關應用,他表示醫療數據是屬於隱私、保密性資料,在取得上有其困難度,NVIDIA便從此出發利用生成式AI,合成出虛擬資料,來幫助醫院加速醫療影像AI的開發。


(攝影/巫芝岳)
 

英科智能三大平台 縮短新藥開發時程、提高成功率

                                                                              
英科智能(Insilico Medicine)林彥竹執行長分享公司發展歷程,他表示英科智能是AI驅動臨床階段藥物發現的公司,最早是從開發AI演算法幫助新藥開發,隨著全球AI藥物發展趨勢,2020年開始轉型,投入自己的產品開發也與藥廠達成戰略合作,授權平台、AI藥物。
 
目前,英科智能已開發出Pharma.AI平台,該平台是由三個元件組成包括AI靶點發現引擎PandaOmics和小分子化合物生成引擎Chemistry42,以及可設計和預測臨床試驗的InClinico。英科智能在此平台上已成功在不到18個月完成肺纖維化疾病(IPF)的口服新藥開發,並將其送進臨床,也進一步對肌萎縮側索硬化症(ALS)進行新靶點的探索。
 
他也表示,成立到現在雖然一路跌跌撞撞,英科智能也堅信是走在對的路上,目前已成功募集超過10億美元,合作對象也包括上海復興醫藥、賽諾菲(Sanofi)、Exelixis等公司。

 

(攝影/巫芝岳)

思捷優達AI開發CNS用藥有成 藥物靶點開發、臨床評估都靠演算法

 
思捷優達創辦人,也是台大資工系教授的曾宇鳳,分享了其透過AI藥物設計研發中樞神經(CNS)新藥的經驗。曾宇鳳表示,中樞神經藥物開發難度相當高,其問題包括:動物模式不容易建立、作用機轉研究仍有所缺、藥物於CNS中的作用情況不易觀察、經常只能以量表驗證效果等;由於其研發風險較高,也讓募資特別困難。為了克服這些困難,思捷優達透過導入演算法來加速。
 
思捷優達的新型NMDA受體調節劑RS-D7藥物,是針對思覺失調症的負性症狀(negative syndrome)治療;曾宇鳳表示,由於思覺失調往往需長期治療,藥物也需長期服,因此長期安全性相當重要<
而不論是發掘藥物標靶、確定其安全性,思捷優達皆透過演算法進行開發。
 
此外,他們也鎖定神經退化性疾病「多重系統退化症」(MSA)進行開發,該疾病為一項病人數相對多、且不會立刻致死的罕見疾病。為了解決評估臨床結果常只能用量表進行的問題,他們也設計了一套運用影像評估的演算法,可量化步速、步頻(cadence)等數據。這項名為YA-101的療法,已在2022年取得美國食品藥物管理局(FDA)的孤兒藥認定(ODD)。

(攝影/巫芝岳)


捷絡「組織澄清+高速影像+AI分析」組3D病理平台

 
捷絡執行長林彥穎介紹了其公司將生醫結合AI的「3D病理平台」工具,其運用來自江安世院士的組織澄清技術(tissue permeabilization)處理病理組織後,再加入高速影像和AI分析技術,可將傳統病理影像只有0.4~1%的組織利用率,提升到200%,透過同一病理組織中更大量的資訊,能幫助病人更精準地選擇用藥。
 
林彥穎表示,目前乳癌、大腸癌等標靶藥物使用中,其實都存在著2D組織切片檢測「不夠全面」,導致最後用藥不見得有效的問題,透過3D病理技術則可望突破此限制。
 
捷絡目前提供「ACE-3D病理診斷服務」和「MetaLite伴同式診斷工具」;而捷絡也與羅氏和英特爾合作聯邦學習(federated learning)計畫,經由不同醫院間安全的資訊交換機制,解決數據量不夠大的問題。他們目前也有包括:肺癌、胰臟癌、乳癌、口腔癌及大腸癌的診斷產品研發中;分析工具方面,已完成MetaLite、3D PD-L1、3D HER2已完成研究用(RUO)版本的開發,以及Jelloscope的服務上市。


 (圖片來源/主辦單位提供)

(報導/彭梓涵、巫芝岳)