2021/4/28 9:32:58 来源:浙江在线
近年来,AI医疗影像辅助诊疗与提升药物研发的效率和精度、AI加速新药研发进度、AI筛查带来个性化诊断与治疗,人工智能迅速成为了人类与疾病抗争的重要力量。2021年4月26日,HDC.Cloud 2021苏州人工智能创新中心分会场暨IT+BT融合创新发展高峰论坛在苏州成功举办,本次活动围绕“AI+肿瘤”,汇聚了众多人工智能专家与华为顶级技术专家,并邀请肿瘤新药公司创始人、肿瘤临床与转化医学等领域专家,共同围绕“肿瘤治疗,数据与算法如何加速新药研发”话题展开思想的碰撞。
AI驱动的抗肿瘤药物靶点发现
一款药物从研发到推向市场是一个漫长过程,不仅要经历靶点发现、化合物合成、制剂生产、临床试验等一系列复杂过程,还需要大量的人力、物力和财力支持,其中靶点发现研究一直是行业难题。Insilico Medicine首席科学官、药物研究负责人任峰博士分享了人工智能驱动肿瘤药物靶点发现的成果。任峰博士于2009年博士毕业于美国哈佛大学化学系,有十余年跨国药企小分子创新药物研发经历。
他表示 Insilico Medicine有三款人工智能的系统,第一款叫PandaOmics,通过组学数据寻找靶点;第二款是Chemistry42,通过生成式对抗神经网络系统做深度学习;第三个叫Inclinico,利用深度学习的系统预测临床二期试验的成功和失败。截至目前,Insilico Medicine在全球范围内有130多位科学家,其中80多位从事AI研究,已经验证了AI助力靶点发现这条路“行得通”。
针对肿瘤的AI大数据应用
为了共同探索人工智能与大数据在肿瘤筛查与新药研发等领域的价值,启德医药创始人秦刚博士、Insilico Medicine首席科学官任峰博士与苏州市立医院放疗科主治医师冀胜军教授针对AI在肿瘤治疗和抗肿瘤新药研发环节的赋能进行了讨论。
秦刚博士从AI助力新药开发角度阐述了自己的理解,他认为利用AI对临床大数据进行推演,可以筛选出合适的先导化合物作为临床研究候选,让新药研发周期大幅缩短,并大幅度节省成本。
冀胜军教授从肿瘤治疗的角度阐述AI的价值,他表示传统肿瘤诊断主要靠CT影像来筛查,但类似鼻咽癌这样复杂的肿瘤,即便高资历的医生也要花费2小时才能勾画完靶区。而AI深度学习之后,可以将复杂肿瘤的筛查缩短至半小时,不但节省人工时间,还提高了准确度。
任峰博士认为,将正确的药物靶点与正确的疾病联系起来是药物研发的最大挑战,而在PandaOmics里面有500万个组学数据与342000个临床的数据,所有的组学数据每天都在更新,为靶点发现提供了极大的便捷。
PDX模型在抗肿瘤新药研发中的数据价值
近年来,通过将患者的肿瘤组织植入免疫缺陷小鼠体内而构建的人源肿瘤异种移植模型(PDX)成为了研究肿瘤的首选模型。在活动现场,康林肿瘤科技创新研究院研究员王凌宇博士带来了“PDX模型在抗肿瘤新药研发中的数据价值”的主题报告。他认为PDX模型能够反映供体患者的病理学及遗传特征异质性,为研究患者药效提供了高度预测性的模型,从而为分析肿瘤标记物、治疗靶点和新型抗癌药的发现提供转化机会,为此康林肿瘤研究院建立了国内规模最大、临床信息最完整、有中国人群特色的晚期胃肠道肿瘤的的PDX模型库,仅胃癌就建立了100多例PDX模型,为新药研发提供了强有力的数据支撑。
数字病理在抗肿瘤药物研发中的作用与发展
病理作为医疗领域的“金标准”,当与人工智能“邂逅”会擦出怎样的火花?衡道病理医疗大数据与人工智能研发中心技术总监、首席科学家刘净心博士带来了“数字病理在抗肿瘤药物研发中的作用”的主题报告。他认为数字病理给整个医药界带来的最大变化就是可以数字储存和调阅,而物理保存的切片会快速氧化和脱色,过一两年后该切片就无法观察了。有了数字切片之后不仅可以远程协同诊断,还能进行多中心的数据共享,轻松从CRO公司或者医院及时传输到药企进行数据协同,加快了肿瘤新药的研发进度。
随后,苏州大学附属第一医院病理科主任郭凌川博士对病理的数字化与精准化发展发表了看法,他认为数字病理可以过滤无用和有毒的药物,以便筛选出真正适合临床实验的药物进行测试。郭凌川也呼吁国家应该大力发展数字病理,加快数字病理网络平台的建设和应用,推动人工智能在数字病理中的广泛应用。
圆桌讨论:共话肿瘤药物全生命周期数字化管理
在活动的最后一个环节,主办方围绕如何实现基于风险控制的肿瘤药物全生命周期管理展开了圆桌讨论。华为云医疗智能体产品总监孟鑫博士作为主持嘉宾,分享了华为云在医疗数据安全层面的成果,华为云完全有能力把大家的敏感数据保护好,支撑临床研究使用。同时华为云依托人工智能平台,可以涵盖从感知到认知再到决策的全链条,让医疗数据变得更有价值。孟鑫博士也衷心希望在生物医药行业做到“端到端”的数字化赋能,利用大数据、利用云、利用5G+AI能力更好的赋能每一位开发者。
药渡经纬信息科技(北京)有限公司联合创始人丁红霞认为,AI是数字医疗的核心,算法和数据也同样重要,利用“数据”链接“资源”,围绕医药研发不同阶段对数据和资源的需求差异,可以实现对数据价值的深度挖掘;
济南合泰医药技术有限公司创始人张立志先生表示,基于风险肿瘤临床试验项目管理,首先要解决的就是风险识别,通过AI技术能提高风险识别能力,构建数字化的CTMS(临床试验信息管理系统);
用友网络医药行业资深专家张巨认为研发项目管理要以财务为核心,包括对未来IT系统建设以及临床系统、研发系统、实验室系统等一系列支撑。
苏州良医汇网络科技有限公司数字临研板块负责人刘学认为无论数据本身还是信息化平台的建设,都要考虑标准化问题,这样才能确保后续患者数据采集尽可能准确。
显而易见,科技发展来到了一个新周期的起点,AI“邂逅”生物医药正式开启了生物医药的寒武纪时代,以人工智能、生物医药为代表的新一轮科技将改变我们所处的世界。未来,华为将继续秉承开放开源理念,跟苏州人工智能创新中心等平台机构通力合作,开放全栈式AI能力,推动全场景智慧医疗时代加速到来。
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