“從模仿創(chuàng)新走向原始創(chuàng)新，是我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大、走向國際的必由之路。”11月30日，由中國新藥雜志主辦的第七屆中國創(chuàng)新藥論壇在北京舉行。中國藥學(xué)會(huì)理事長孫咸澤在會(huì)上表示，近幾年，我國創(chuàng)新藥數(shù)量迎來快速增長，但在原創(chuàng)新藥方面仍存在新靶點(diǎn)少等問題，亟待開展源頭創(chuàng)新。

中國科學(xué)院院士張禮和表示，國外咨詢機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示中國醫(yī)藥行業(yè)在研發(fā)管線和上市新藥的數(shù)量指標(biāo)上位居全球“第二梯隊(duì)”，多個(gè)國產(chǎn)創(chuàng)新藥獲美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準(zhǔn)上市。

與會(huì)專家表示，雖然我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)原創(chuàng)性成果占比在逐漸增大，但仍需著力突破制約產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)從仿制跟蹤到源頭創(chuàng)新轉(zhuǎn)變的瓶頸問題。

顛覆傳統(tǒng)，藥物創(chuàng)新開啟新時(shí)代

“核酸藥物開啟了創(chuàng)新藥物的新時(shí)代。”張禮和表示，過去的藥物研發(fā)大多以體內(nèi)的蛋白為靶點(diǎn)，但是，人類基因組中只有1.5%編碼蛋白，所有蛋白中與疾病相關(guān)的很少，因此，相應(yīng)的蛋白靶點(diǎn)并不多。

核酸藥物則不同，它的有效物質(zhì)由核苷酸片段構(gòu)成，作用的靶點(diǎn)是基因序列。從機(jī)理的源頭上就顛覆了傳統(tǒng)藥物的靶點(diǎn)受限問題。“不止如此，核酸藥物研發(fā)周期短，安全性強(qiáng)，成功率也更高。”張禮和說，這些特點(diǎn)都為新藥研發(fā)帶來了全新的賽道、全新的時(shí)代。

中國工程院院士陳志南則認(rèn)為，人工智能的助力顛覆了醫(yī)藥開發(fā)的傳統(tǒng)模式。人工智能賦能之前，主流藥物開發(fā)流程要通過靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計(jì)優(yōu)化、臨床試驗(yàn)等多個(gè)步驟，成本高、風(fēng)險(xiǎn)大。人工智能賦能之后，信息學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域交叉融合，通過大數(shù)據(jù)、模型、算力等精確篩選、推演、迭代，可實(shí)現(xiàn)靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、蛋白質(zhì)重構(gòu)合成以及藥物預(yù)測(cè)等。

陳志南表示，人工智能大大降低了新藥研發(fā)過程中的試錯(cuò)成本，也縮短了新藥研發(fā)周期。

可見，無論成藥機(jī)理還是研發(fā)技術(shù)，都在助力創(chuàng)新藥物研發(fā)不斷顛覆傳統(tǒng)，開啟新時(shí)代。

搶抓新機(jī)遇，把“不可能”變成“可能”

“生物學(xué)家、醫(yī)學(xué)家所說的靶點(diǎn)和藥學(xué)家說的靶點(diǎn)有所不同。”張禮和說，前者是潛在的靶點(diǎn)，而后者是能夠用于藥物篩選的靶點(diǎn)。

在藥物開發(fā)的歷史中，有很多潛在靶點(diǎn)曾被認(rèn)為不可能成藥。比如核酸藥物，之前認(rèn)為核苷酸無法透過細(xì)胞膜、容易斷裂，這些都使它不可能成為藥物。“新冠疫情之后，新冠疫苗很快研發(fā)出來。”張禮和說，這是基于研發(fā)團(tuán)隊(duì)在過去的十幾年來一直把“不可能”變成“可能”，包括通過各種創(chuàng)新促成核酸具備被吸收、能代謝、更安全等成藥特點(diǎn)。

“中國的新藥源頭創(chuàng)新、核心技術(shù)開發(fā)研究可以從上面的例子中吸取經(jīng)驗(yàn)。”張禮和表示，源頭創(chuàng)新需要對(duì)一些“不可能”的事情持續(xù)鉆研，在理論證明的基礎(chǔ)上進(jìn)行瓶頸技術(shù)的突破，把原創(chuàng)理論中的潛在靶點(diǎn)變成藥物靶點(diǎn)，再進(jìn)行成藥性的技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而助力原創(chuàng)藥的落地。

我國藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)還通過人工智能技術(shù)開展了創(chuàng)新性的探索。“我們研發(fā)的‘藥物數(shù)字人’可以用于藥物、器械的臨床試驗(yàn)，以替代真實(shí)的患者。”深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院院長吳松介紹，團(tuán)隊(duì)融合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、臨床醫(yī)學(xué)、藥理等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研發(fā)出的數(shù)字人系統(tǒng)能夠模擬吃下去藥物之后的感受變化，以及血液、尿液指標(biāo)等的變化，進(jìn)一步修正了過去主觀描述、問答等帶來的偏差，可提高新藥研究的效率和準(zhǔn)確性。

“新一輪技術(shù)變革和跨界融合加快推進(jìn)，大數(shù)據(jù)與人工智能等正在深度融入醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)。”孫咸澤表示，“人工智能+藥物創(chuàng)新”已經(jīng)成為新趨勢(shì)，變革性的新技術(shù)、新療法和新藥物在不斷出現(xiàn)，新的發(fā)展階段要求醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)加快質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，助力我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展開創(chuàng)新局面。