“每一次新藥研發(fā)都是場豪賭。”這是業(yè)內(nèi)人士形容新藥研發(fā)時發(fā)出的感慨。有數(shù)據(jù)表明，從剛開始的實驗室研究到上市，一款新藥研發(fā)平均要話費12年的時間，而其中投入的總費用約66.145億元。
另外，相關(guān)報告顯示，很多藥企巨頭在新藥研發(fā)上的收獲僅1.9%。但盡管如此，還是有諸多藥企為幫助患者，研發(fā)更多新藥，選擇投入重注。
當(dāng)前，投資環(huán)境其實不容樂觀，那么，對于藥企而言，如何才能進一步節(jié)約和降低新藥研發(fā)成本呢?業(yè)內(nèi)人士提出了幾點建議。
第一，合理配置項目研發(fā)及方向。財力有限的中小企業(yè)容易對新藥研發(fā)的艱巨性認(rèn)識不足，開展的項目也過多或者過于雷同。
因此，在資源和預(yù)算有限的情況下，中小企業(yè)需要結(jié)合大環(huán)境，綜合項目的優(yōu)勢、成功率、競爭、市場等因素來合理配置項目，調(diào)整研發(fā)方向和發(fā)展戰(zhàn)略。
第二，加強臨床試驗設(shè)計和新設(shè)計的運用。好的試驗設(shè)計不僅能節(jié)約入組人數(shù)、研發(fā)時間，還能保證試驗質(zhì)量，減少運行中的風(fēng)險。需要提醒的是，藥企需要根據(jù)資金與項目權(quán)衡，確定是設(shè)計還是合作，還是自己組建團隊進行。
第三，合理配置人員構(gòu)成。臨床研究是一個龐大而又職能細化的體系，各個方向都要有專業(yè)分工明確的人員。招聘什么樣的人才，需要加入什么樣職能的人員，如何管理，其實都考驗著管理層的智慧。
第四，國家層面需要支持。為鼓勵創(chuàng)新，國家層面也發(fā)布了一系列政策，助力藥企的新藥研發(fā)。不過，從政策的調(diào)整、醫(yī)保的準(zhǔn)入支持，到一些細化問題的溝通，都需要一些行業(yè)內(nèi)部的倡導(dǎo)或發(fā)聲，從而才能得到國家層面的支持。
除了上述幾點建議，還有人士表示，可以借助智能化趨勢。目前，新藥產(chǎn)品的研發(fā)越來越難以取得突破，一方面，大多數(shù)可以被使用的化合物已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)，新藥化合物開發(fā)難度逐漸加大。另一方面，科學(xué)成果的數(shù)量增長速度很快，人類個體不可能完全理解這些數(shù)據(jù)。
不過，人工智能可以大幅度降低藥物研發(fā)成本。專業(yè)人士認(rèn)為，人工智能可以將新藥研發(fā)過程中的風(fēng)險減半：到2025年，全球制藥行業(yè)每年即可節(jié)省約260億美元。
人工智能的加入，已經(jīng)開始重構(gòu)新藥研發(fā)的流程，人工智能在新藥研發(fā)上的應(yīng)用也開始從靶點篩選向更多方面拓展。
比如由AI驅(qū)動的新藥發(fā)現(xiàn)引擎，該引擎能夠幫助藥企在新藥研發(fā)過程中降低研發(fā)成本，提升新藥研發(fā)效率。
據(jù)悉，該引擎將從大量數(shù)據(jù)源中整合與藥品、疾病、基因、蛋白質(zhì)等相關(guān)的多種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個大規(guī)模的綜合性藥物研發(fā)知識庫。
“藥物研發(fā)人員可以利用AI驅(qū)動的新藥發(fā)現(xiàn)引擎以便捷的方式探索知識庫中不同實體之間的潛在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)藥品到疾病，以及疾病到藥品的隱含藥物研發(fā)路徑，它可以極大地提高藥物研發(fā)過程中準(zhǔn)確率和有效性。”技術(shù)人員說。
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