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中國新藥研發(fā)力量晉升第二梯隊,“十四五”如何更上層樓?

2022-03-02 03:44:17

來源:科技日報

  中國新藥研發(fā)力量晉升第二梯隊,“十四五”如何更上層樓?

  “根據(jù)麥肯錫2020年發(fā)布的最新數(shù)據(jù),我國新藥研發(fā)占全球的13.9%,位列第二梯隊。” 在2月26日—27日的中國藥學事業(yè)發(fā)展大會上,新藥創(chuàng)制國家重大專項技術副總師、中國科學院院士陳凱先展示了成績,也提出了挑戰(zhàn)。他表示,目前我國藥品年產(chǎn)量幾十萬噸,但大部分價值較低,與第一梯隊的美國存在明顯差距。

  “新藥研發(fā)要解決臨床問題,找準源頭十分重要。”中國工程院副院長、中國醫(yī)學科學院院長、北京協(xié)和醫(yī)學院校長王辰院士表示。國際上的新藥研發(fā)路徑一般是臨床上有需求,實驗室(通過機理研究)找到靶點,公司跟進(轉化)研究。而我國的新藥研發(fā)在源頭上仍存在一些問題,比如從國外文獻上找靶點、根據(jù)國外原研藥進行二次創(chuàng)新等問題。

  “為了順應‘十四五’規(guī)劃,醫(yī)藥創(chuàng)新應堅持需求導向和問題導向,打破剛性的學科界限,積極推動學科交叉融合。” 中國工程院院士、中國醫(yī)學科學院藥物研究所執(zhí)行所長、蘭州大學副校長王銳在會上表示,當前醫(yī)藥領域應克服單打獨斗、資源分散的弊端,著力聚焦重大現(xiàn)實問題,服務國家重大需求,深入推進有組織的科研,全面提升服務國家戰(zhàn)略的科技能力。

  醫(yī)藥領域的研發(fā)創(chuàng)新直面人民生命健康。中國新藥研發(fā)力量已經(jīng)位列第二梯隊,“十四五”如何更上一層樓?我國醫(yī)藥創(chuàng)新如何肩負起促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展、滿足臨床需求等任務?幾十名院士在中國醫(yī)學科學院主辦的中國藥學事業(yè)發(fā)展大會上共話發(fā)展。

  臨床資源需要得到更充分利用

  在我國的新藥研發(fā)鏈條中,臨床醫(yī)生習慣于從臨床一期開始或晚于臨床一期才加入進來,這使得新藥研發(fā)從源頭上就難以充分滿足臨床需求,也使得我國新藥研發(fā)原始創(chuàng)新力度不足。

  “中國的臨床研究資源豐富,但臨床上會碰到很多問題。” 王辰舉例說明,呼吸科需要的一種小分子診斷試劑藥在國內(nèi)沒有研發(fā)出來,臨床上一直使用工業(yè)制劑代替,直到近期臨床醫(yī)生與藥學專家合作研發(fā),這個問題才得以解決。

  下面這組數(shù)據(jù)讓人感受到更直觀的差距。“我國每年住院的人次約為2億,平均住院日若按8—10天計,總計為16—20億床日數(shù),這些都是較為精細的可研究素材。”王辰表示。然而,面對如此龐大的臨床研究數(shù)據(jù),卻沒有形成有效的數(shù)據(jù)研究結論。在全球的注冊臨床研究中,我國的注冊研究數(shù)僅占3%左右。

  相關專家表示,面向“十四五”,應著力完善產(chǎn)學研用體系,提高醫(yī)藥科技創(chuàng)新開放合作水平,充分激發(fā)臨床醫(yī)生發(fā)掘臨床需求的意愿,更深度地融入到醫(yī)藥研發(fā)的完整生態(tài)鏈條中。

  借助大數(shù)據(jù)、人工智能是發(fā)展方向

  “隨著新的藥物研究實驗技術不斷發(fā)展,比如多組學的技術、高通量篩選技術、DNA編碼技術、結構生物學的技術等都產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行有效分析挖掘將高效推動我國創(chuàng)新藥物的研究。”陳凱先表示,人工智能技術可以大大提高藥物研發(fā)效率。

  資料顯示,默克、強生等多家跨國藥企已經(jīng)與AI企業(yè)合作新藥研發(fā)。有觀點認為,未來3—5年內(nèi),沒有經(jīng)過AI驅動模型研究的候選藥物,將無法進入臨床試驗。

  “通過蛋白質(zhì)的氨基酸序列,可以預測它的三維立體結構,在藥物研究中起著非常重要的作用。”陳凱先介紹,我國人工智能賦能藥物研發(fā)的工作也在持續(xù)推進。據(jù)報道,華為與中國科學院上海藥物所團隊共同開發(fā)了iPhord算法,在國際權威測試平臺上對蛋白質(zhì)折疊結構的預測準確度超過現(xiàn)有最佳算法20%,實現(xiàn)了“打靶十環(huán)”。

  “未來,我國團隊將在藥物誘發(fā)蛋白結構變化、蛋白和蛋白相互作用的結構變化等方面尋求新突破、新進展。”陳凱先說,基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術進行的精準藥物設計,將使得新藥研發(fā)設計更具優(yōu)勢,縮短藥物研發(fā)時間,提高研發(fā)效率,控制研發(fā)成本。

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