L'intelligence artificielle donne un nouvel élan à l'industrie pharmaceutique chinoise

Les experts concernés estiment que les produits pharmaceutiques basés sur l'IA deviendront une opportunité de dépasser l'industrie pharmaceutique nationale. Les produits pharmaceutiques basés sur l'IA devraient être utilisés comme point d'entrée pour renforcer le soutien politique prospectif à ce domaine émergent et promouvoir l'innovation originale et indépendante dans l'ensemble de l'industrie pharmaceutique innovante chinoise. l’industrie, et finalement réaliser que l’innovation chinoise va à l’étranger.

L'« avantage tardif » de l'industrie pharmaceutique chinoise de l'IA

Ces dernières années, les sociétés pharmaceutiques locales d'IA en Chine ont continué à émerger, impliquant toute la chaîne de recherche et de développement de nouveaux médicaments, couvrant l'identification et la certification des cibles. , découverte de médicaments, recherche préclinique et essais cliniques Recherche en plusieurs étapes. Les experts concernés estiment que les pays européens et américains en sont actuellement aux premiers stades de l'IA pharmaceutique 3.0, et que la Chine est au début des premiers stades de l'IA pharmaceutique 2.0. La plupart des sociétés pharmaceutiques nationales d’IA en sont aux étapes d’expérimentation animale, de vérification de l’efficacité et de la toxicologie. Elles pourraient entrer dans la phase de composé candidat préclinique plus tard cette année et devraient entrer dans la phase précoce 3.0 dans deux à trois ans.

Les États-Unis dominent toujours le réseau mondial des pipelines de médicaments contre l'IA. Selon les statistiques du groupe de réflexion « Smart Drug Bureau », au 20 juin, il y avait 26 sociétés pharmaceutiques liées à l'IA dans le monde et environ 51 pipelines de médicaments assistés par l'IA entrants. phase clinique I. . Parmi elles, plus de 80 % sont des sociétés américaines, et il n'y a que trois sociétés chinoises, Insilicon Intelligent, Unknown Jun et Bingzhou Stone. Les principales sociétés pharmaceutiques d’IA répertoriées sont essentiellement des sociétés européennes et américaines, et il n’existe pas encore de sociétés chinoises.

Le Dr Wang Lin, directeur de la société pharmaceutique japonaise Takeda Asia Pacific Development Center, a déclaré dans une interview avec des journalistes que les sociétés chinoises d'IA et de biotechnologie ont rapidement amélioré leurs capacités en matière de recherche et de développement de médicaments assistés par l'IA. Certaines entreprises locales ont développé des plateformes de développement brevetées et ont même commencé à explorer des domaines de pointe dans lesquels aucune entreprise au monde ne s'est encore aventurée, comme la prédiction de la structure cristalline des petites molécules et la conception de médicaments primaires.

À partir de 2021, une grande quantité de fonds nationaux a commencé à entrer dans les sociétés de recherche et de développement de nouveaux médicaments dans le domaine de l'IA. En un mois au cours de cette année-là, 3 sociétés pharmaceutiques chinoises dans le domaine de l'IA ont reçu un financement de démarrage. Au cours des deux dernières années, trois projets de financement ont attiré beaucoup d'attention dans l'industrie. Premièrement, Insilicon, dont le siège est à Hong Kong, a levé avec succès 255 millions de dollars l'année dernière pour faire progresser la recherche et le développement de médicaments candidats en matière d'IA jusqu'aux essais cliniques et pour faire progresser les ajustements des algorithmes afin de découvrir davantage de nouvelles cibles. Beijing Wangshi Smart Technology Co., Ltd. a également levé avec succès 100 millions de dollars en avril de la même année. En septembre 2020, Jingtai Technology, basée à Shenzhen, a également levé avec succès 319 millions de dollars. En outre, les géants nationaux de l’Internet tels que Tencent, Baidu et ByteDance ont également mis leur puissante puissance de calcul en matière d’IA au service du développement et de la conception de médicaments.

La Chine dispose d'avantages uniques dans l'utilisation de la technologie de l'IA pour aider à la recherche et au développement de nouveaux médicaments, ce qui offrira à l'industrie pharmaceutique nationale des opportunités historiques de prendre le dessus. Si cette technologie émergente peut être appliquée de manière flexible, les sociétés pharmaceutiques nationales pourraient devenir des leaders de l’industrie et accéder aux premiers rangs mondiaux. " a déclaré Wang Lin.

D'une part, suffisamment de données volumineuses sont la clé de la formation de l'IA. La base de population nationale est énorme et l'échelle hospitalière est considérable, ce qui est plus propice à la collecte et à l'intégration de données à grande échelle. Deuxièmement, La Chine compte actuellement environ 3 000 sociétés CRO (c'est-à-dire des organisations de recherche sous contrat d'externalisation), ce qui donne la possibilité aux sociétés pharmaceutiques d'inclure plusieurs sociétés CRO dans le développement de médicaments afin de mener plusieurs essais en parallèle : la comparaison de différents résultats est un processus nécessaire à l'apprentissage et au progrès de l'IA. et peut également réduire les coûts et améliorer la qualité

Cependant, les experts concernés estiment que mon pays est plus compétitif dans le secteur de l'IA et légèrement en retard dans le secteur pharmaceutique, Dr Pan Lurong, fondateur et PDG de Yuanyi Intelligence, une société de biotechnologie. société spécialisée dans les plates-formes de conception de médicaments intelligents, a déclaré aux journalistes que la Chine est plus compétitive dans les algorithmes d'IA. Le niveau n'est pas différent de celui de l'Europe et des États-Unis, voire pire, mais la compréhension et l'application des données, l'infrastructure de la biologie et. médecine translationnelle, amélioration du système de connaissances, réserve de talents et normes et gestion de la qualité de l'ensemble de l'industrie pharmaceutique. La chaîne industrielle et la chaîne d'approvisionnement sont loin derrière celles des pays étrangers, directeur de l'Institut de recherche pharmaceutique intelligent. de l'Université de technologie du Zhejiang, estime également que le niveau de l'IA de la Chine est comparable à celui des États-Unis, mais que l'industrie pharmaceutique est à la traîne dans l'intégration de l'IA dans diverses industries. L'intégration industrielle est plus difficile et ne se fera pas du jour au lendemain. de la recherche et du développement de médicaments et passer du temps à le peaufiner

Défis et risques de « l'intégration de l'ancien et du nouveau »

Bien que l'intelligence artificielle ait pénétré tous les aspects de la recherche et du développement pharmaceutique, une industrie et une tradition émergentes sont encore différentes. L'intégration de l'industrie est toujours confrontée à de nombreux défis et risques tels que les données, la puissance de calcul et les politiques. Les experts concernés estiment que l'industrie pharmaceutique de l'IA présente les défis et risques suivants, qui sont également des points clés sur lesquels notre pays doit se concentrer. développer l'industrie.

Problèmes de données et de puissance de calcul. L'expert de l'industrie Ren Feng estime qu'à l'avenir, la concurrence pharmaceutique en matière d'IA passera de la concurrence des algorithmes à la concurrence des données. des données massives et propres peuvent entraîner pleinement le modèle d'IA et améliorer sa précision. Deuxièmement, il s'agit de données. En ce qui concerne les problèmes de normalisation, la plupart des données proviennent actuellement de données publiques telles que les fonds de recherche scientifique et les publications. et laborieuse que la modélisation de l'IA. Duan Hongliang, directeur de l'Institut de recherche pharmaceutique intelligente de l'Université de technologie du Zhejiang, a déclaré que la plupart des entreprises de mon pays obtiennent actuellement des données à partir de bases de données publiques. La quantité de données pour le développement de médicaments est faible et la qualité est faible. Les données doivent être générées et accumulées par des laboratoires chimiques et biologiques. De plus, la simulation de la conformation spatiale d'une protéine ou d'une molécule nécessite une grande précision. Actuellement, même les superordinateurs ne peuvent pas épuiser toutes les combinaisons.

Incertitude dans le développement de nouveaux médicaments. Pan Lurong a déclaré que le plus grand risque et défi dans la recherche et le développement de médicaments innovants est que la compréhension des maladies par les êtres humains est encore superficielle au cours des 20 dernières années, même si notre compréhension de la biologie et de la pathologie dans diverses sous-divisions de maladies a progressivement progressé. amélioré, avec la biologie des molécules et la génomique humaine, mais beaucoup reste inconnu. En outre, du point de vue opérationnel global, la durée de la recherche et du développement de nouveaux médicaments est longue, de sorte que de nombreux bons projets scientifiques ne peuvent pas continuer à être menés en raison d'influences externes telles que le financement et l'environnement politique. "Si les scientifiques qui ont lancé le projet ne sont pas suffisamment persévérants pour faire face aux divers doutes du processus et continuent d'avancer face à divers obstacles tels que le financement et l'environnement industriel, même la bonne idée pourrait être abandonnée à mi-chemin." Lurong a déclaré que le capital politique et industriel est donc important pour soutenir les équipes et les scientifiques innovants.

L’intégration terrain est « acclimatée ». AI Pharmaceuticals est une collision entre une industrie hautement fermée et confidentielle et l’industrie la plus ouverte. Pan Lurong a déclaré que la combinaison de l'IA et des produits pharmaceutiques est un processus de réintégration des systèmes de connaissances et des méthodologies des sujets expérimentaux biologiques et des sujets informatiques. Les tempéraments des deux sont complètement opposés : les grandes sociétés pharmaceutiques internationales se développent depuis des centaines d'années. ils ont accumulé de riches connaissances, expériences et données, mais se heurtent à des barrières strictes. Aujourd’hui encore, l’industrie pharmaceutique s’appuie toujours sur l’expérience d’experts et éprouve une résistance naturelle à l’adoption de la numérisation. Le domaine de l'IA met l'accent sur « l'ouverture », et l'étendue et la qualité des données de formation sont très importantes. Guo Tiannan, directeur de doctorat à l'École des sciences de la vie de l'Université de Westlake et fondateur de Westlake Omi (Hangzhou) Biotechnology Co., Ltd., estime également que les produits pharmaceutiques sont un domaine conservateur. Il est actuellement difficile pour les sociétés pharmaceutiques géantes de changer de politique. Le coût de l’innovation pour les sociétés pharmaceutiques traditionnelles est très élevé. Au contraire, des sociétés nouvellement créées apparaîtront et l’industrie sera remaniée.

Il y a un manque extrême de talents composés. Les experts interrogés ont souligné que le manque de talents complets est le plus gros problème de l'industrie, et la pénurie de ces talents est particulièrement grave dans mon pays. Ren Feng a déclaré qu'il n'y a encore que quelques personnes qui comprennent la recherche et le développement de médicaments traditionnels, mais qui croient également en l'IA ou sont prêtes à utiliser la technologie de l'IA pour développer des médicaments innovants. Les produits pharmaceutiques IA ont besoin de davantage de personnes ayant une expérience traditionnelle et la capacité d’accepter la technologie IA avec un esprit ouvert. Pan Lurong estime également qu'il y a trop peu de talents possédant une formation combinée en biologie, chimie, médecine et technologie de l'IA, et que les équipes d'experts sont également confrontées à des problèmes de communication et d'intégration dans différents domaines. De plus, mon pays manque de talents en IA pour une conception de haut niveau. Ces talents doivent non seulement avoir une formation en ingénierie algorithmique, mais également avoir besoin d'une formation interdisciplinaire en ingénierie des systèmes d'IA et en biochimie afin de réaliser l'architecture de haut niveau. et mettre en œuvre la technologie.

Guo Tiannan a déclaré que le système de formation des talents de mon pays dans ce domaine doit être amélioré. Les biomédicaux sont tous des scientifiques, et la voie de développement passe par le premier cycle, les études supérieures, le doctorat direct et les départs à l'étranger ; ceux qui ont une spécialisation en informatique peuvent directement trouver des emplois bien rémunérés, et ceux qui font de l'IA verront leurs revenus baisser considérablement. s'ils entrent dans des établissements liés aux sciences de la vie, alors que la plupart des personnes qui comprennent les affaires travaillent dans des entreprises traditionnelles. Il est facile de trouver des partenaires commerciaux à l’étranger, mais relativement peu d’enseignants d’université ou de chercheurs scientifiques se heurtent à une résistance institutionnelle lorsqu’ils créent leur propre entreprise.

L'environnement politique international affecte la coopération. À l'heure actuelle, l'incertitude de l'environnement international telle que l'épidémie et les facteurs politiques ont un impact négatif sur les échanges de recherche scientifique et la coopération internationale telles que les chaînes d'approvisionnement, les flux de talents et les conférences, et entravent la recherche et le développement de médicaments innovants en matière d'IA. Pan Lurong a déclaré que toute recherche et développement de médicaments innovants est désormais indissociable de la chaîne industrielle mondiale et que l'externalisation des services de R&D est très mature. Par exemple, les services CRO, depuis les premières phases de chimie et de biosynthèse jusqu'aux tests in vitro et aux essais cliniques, sont assurés par de nombreuses entreprises segmentées à travers le monde, et les entreprises nationales assument également une partie importante de la chaîne industrielle. Par conséquent, pour promouvoir un projet de recherche sur les médicaments véritablement innovant, il est impossible de s’appuyer entièrement sur la force d’un seul pays. Il s’agit en fin de compte du résultat de la coopération internationale.

Il est urgent d'activer l'industrie pharmaceutique de l'IA de mon pays

Les experts concernés suggèrent que la vitalité de l'industrie pharmaceutique de l'IA de mon pays devrait être pleinement stimulée du point de vue institutionnel et qu'un soutien devrait être fourni sous de multiples perspectives telles que la formation des talents, l'approbation réglementaire , la construction de parcs et la gestion des données pour promouvoir les produits pharmaceutiques d'IA afin de réaliser la « révolution » de recherche et développement de médicaments innovants en Chine.

Tout d'abord, renforcer la culture des talents transversaux et attirer les talents transnationaux. Les experts concernés estiment que l'IA pharmaceutique est un domaine très avant-gardiste et qu'il existe un écart important de talents entre la Chine et les pays étrangers. Des mesures devraient être prises pour mobiliser pleinement les ressources mondiales en matière de talents.

Accélérer la culture des talents transversaux. Duan Hongliang a déclaré qu'il était nécessaire d'éliminer les barrières qui empêchent les professionnels de l'informatique et du biomédical de se concentrer sur la culture des talents composites. Guo Tiannan a suggéré que les scientifiques en biologie sont spécialisés dans leur domaine et ont un champ de vision étroit. Il leur est difficile d'avoir la motivation de se lancer dans une autre industrie pour apprendre de nouvelles choses. Un mécanisme peut être mis en place pour encourager certains doctorats biomédicaux. D.s pour créer leur propre entreprise. De plus, il y a trop peu de places de doctorat dans le domaine des sciences de la vie dans les universités. Par exemple, l'Université du Zhejiang ne peut recruter qu'un seul étudiant pour un doctorat en sciences de la vie. un grand nombre de professeurs d'université de haut niveau. Il est nécessaire de fournir davantage de soutien institutionnel aux chercheurs scientifiques et de disposer d'un groupe de talents de haut niveau pour le faire. Dans l'allocation des ressources et l'examen des projets, en plus de rechercher des experts faisant autorité dans le domaine, les investisseurs constituent également un groupe d'évaluation, relativement plus objectif et sensible.

Mobiliser pleinement les talents multinationaux. Ren Feng a déclaré qu'à l'heure actuelle, les talents étrangers dans le domaine des produits pharmaceutiques d'IA sont plus développés que les talents nationaux, et il espère qu'il y aura davantage de politiques préférentielles pour faciliter l'introduction de talents étrangers de haut niveau. Pan Lurong estime également qu'il est nécessaire d'avoir des horaires de travail flexibles, des incitations diverses et d'utiliser des modèles de collaboration en ligne et hors ligne pour mobiliser efficacement les ressources mondiales. À l'heure actuelle, le personnel de base en R&D de nombreuses sociétés pharmaceutiques étrangères de première ligne est chinois, et ce groupe devrait faire l'objet d'un effort particulier. En termes de politique, les politiques de visa pertinentes peuvent être assouplies pour attirer des travailleurs possédant des compétences particulières et leur garantir un meilleur environnement de vie et de recherche scientifique.

Deuxièmement, accélérer de manière proactive l’approbation réglementaire. Afin de répondre à des besoins cliniques urgents ou dans des conditions particulières, certaines agences de réglementation étrangères ont tenté de réduire ou d'exempter certaines recherches précliniques sur la base d'un soutien suffisant au big data de l'IA pour accélérer le développement de nouveaux médicaments, et même accélérer directement au stade des essais cliniques sur l’homme. Wang Lin a déclaré qu'il espérait que la Food and Drug Administration de mon pays et d'autres autorités de réglementation continueraient d'évaluer scientifiquement les dernières mesures réglementaires des agences de réglementation étrangères sur la base de l'accélération de l'introduction de médicaments innovants ayant une valeur clinique, et formuleraient des mesures plus prospectives. politiques et réglementations basées sur les conditions et les besoins nationaux réels. Par exemple, dans certains domaines spécifiques, si une technologie d’IA adaptée est disponible, des modèles animaux virtuels peuvent être établis à des fins de test, et ils peuvent également être reconnus comme référence pour l’efficacité de la recherche préclinique. Ren Feng a également déclaré qu'il s'attend à ce que les autorités réglementaires réduisent le délai d'attente pour l'approbation des demandes d'essais cliniques pour les nouveaux médicaments contre l'IA. Les sociétés pharmaceutiques espèrent également coopérer avec les autorités réglementaires pour formuler et améliorer les normes industrielles afin que les produits pharmaceutiques IA puissent se développer de manière plus standardisée au niveau national. .

Troisièmement, promouvoir la construction de parcs industriels interdisciplinaires. Ren Feng a déclaré que les produits pharmaceutiques d'IA sont interdisciplinaires et il s'attend à ce que la construction dirigée par le gouvernement de parcs d'incubation interdisciplinaires pour l'intelligence artificielle et les produits biopharmaceutiques unisse les industries en amont et en aval pour former un bon écosystème industriel. Le parc peut construire des installations de soutien, telles qu'un centre de calcul intensif pour fournir un support de puissance de calcul, un laboratoire partagé qui peut vérifier les premiers travaux de recherche et de développement de médicaments contre l'IA, etc.

Quatrièmement, renforcer la gestion des données et de la confidentialité. Wang Lin a déclaré que les produits pharmaceutiques basés sur l'IA impliquent une grande quantité de données et d'applications. Lorsque les entreprises concernées évaluent l'opportunité d'adopter des algorithmes d'IA émergents ou des outils numériques, la principale considération doit être la sécurité des données et la protection de la vie privée. Pan Lurong estime également qu'il existe une contradiction entre la confidentialité des données dans le domaine pharmaceutique et la dépendance à l'égard des données dans le domaine de l'IA, qui nécessite une nouvelle technologie de cryptage, des mécanismes de coopération industrielle et des mécanismes innovants de gestion commerciale des actifs de données pour être résolue.

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