2016年02月18日 星期四 23:57:08

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Industry | 產業 2018年 Vol. 59

臺灣天然物、小分子藥開發新篇章

生技中心DCB 推進AI+新藥

撰文/李林璦 攝影/林嘉慶

2018年11月29日至12月2日,財團法人生物技術開發中心(生技中心) 於臺灣醫療科技展中舉辦「看見台灣生醫綻放星光」系列活動,介紹DCB在AI領域的投入與藍圖外,也分別與國家衛生研究院、高雄醫學大學簽署兩份合作備忘錄(MOU),促進臺灣小分子藥物與亞洲天然物藥物開發,加速臺灣生物科技發展。

產業_DCB-推進AI

生技中心與國衛院簽署合作備忘錄,左起衛福部劉麗玲技監、生技中心吳忠勳執行長、國衛院梁賡義院長、衛福部施養志技監。


 

為生技中心分別與國家衛生研究院、高雄醫學大學於臺灣醫療科技展簽署兩份合作備忘錄(MOU),促成生技中心與學研機構結盟,不僅將與國衛院攜手進行小分子藥物與生物藥的開發,另外,也與高醫大學共同簽約宣示參與亞洲天然物新藥研發聯盟,促進亞洲天然藥物開發,加速臺灣生物科技發展。

生技中心吳忠勳執行長、國衛院梁賡義院長、高雄醫學大學吳永昌教授29日出席簽約儀式,並邀請到衛福部劉麗玲技監、施養志技監蒞臨簽約會場見證,期許透過深化學研鏈結,加速國內新藥開發,參與國際研發聯盟,提升臺灣醫療科技能量。

 

串聯研究單位優勢互補 資源有效整合利用

生技中心吳忠勳執行長表示,本次與國衛院合作,盼能讓國衛院的研發成果,透過生技中心衍生加值研發及商品化服務,鏈結我國生技新藥產業端,加速臺灣整體新藥產業的發展。

生技中心在我國生技醫藥產業價值鏈中扮演第二棒孵育加值的角色,承接第一棒學研界的新藥探索成果,進行臨床前開發與加值後,再移轉至第三棒生技醫藥廠商。

國衛院梁賡義院長亦表示,國衛院長期深耕於研發小分子及生物藥兩個主軸,已累積許多候選藥物,此次與生技中心合作,能將國內新藥開發儘早強化選題與資源的整合,互補二個單位的研發能量,讓新藥產出更加有市場潛力與競爭力,以提升臺灣新藥在國際市場上的能見度。

 

搭建臺泰日合作舞台 挖掘亞洲天然物新藥

今年10月12日生技中心執行經濟部生醫推動小組與日本東京製藥協會(Japan Pharmaceutical Manufacturers Association, JPMA)及泰國生命科學中心(Thailand Center of Excellence for Life Sciences, TCELS)簽署三方合作意向書,與泰、日共同建立「APAC亞太天然藥物開發聯盟」。因此,邀請具有雄厚研發能量的高雄醫學大學共同合作,搭建臺、泰、日在國際天然物新藥的合作舞台。

目前,此聯盟成員包含日本至少十家公司、泰國三個學術單位、臺灣則為生技中心與高雄醫學大學。經濟部生醫推動小組胡慶龍副主任表示,該聯盟將在尊重各國國家天然資源取得的原則下,計畫將進行人才交換及培育、促成法規的協和與開展亞洲新藥市場,並進行亞洲特有疾病或未解決疾病的新藥開發。

生技中心張綺芬副執行長進一步說明,有別於傳統研發模式,此聯盟是以產業驅動研發,從產業的需求端來進行目標取向的研發,在研發過程中就導入產業,就像站在巨人的肩膀上瞻望,研發成果會更具產業可利用性。

高雄醫學大學吳永昌教授表示,臺灣天然物研究早在1990年代就開始發展,研發能量並不輸歐美日,2003年科技部推動生技製藥國家級計畫更啟蒙了臺灣所有天然藥物、小分子新藥,臺灣研發能量十分亮眼,將為建立亞洲天然物新藥研發聯盟的重要角色。

生技中心相信臺灣的研發能量絕對會吸引國外藥廠看到臺灣,未來,將持續在亞洲天然資源合作架構下擔任臺灣的產官學研窗口,串接更多臺灣天然藥物開發的學研機構,並將共同提出國家級的計畫與日本、泰國合作,提升臺灣新藥科研與產業能力,讓臺灣生醫在亞洲及國際舞台上發光。

 

AI加速藥物開發 省下上億美金研發費用

在看見臺灣生醫綻放星光系列活動講座中,生技中心特別邀請到臺大資訊工程學系曾宇鳳教授分享AI協助藥物開發的現況,DCB藥物平台技術研究所林瓊副所長也說明其於AI在藥物發展上的投入及藍圖。

林瓊表示,生技中心已累積龐大資料,並建立創新藥物ADMET (吸收、分配、代謝、排洩和毒性)實驗數據建置資料庫,透過與臺大資工所曾宇鳳教授合作建立演算程式,開發特定藥物ADMET性質之機器學習方法(Machine Learning Methods),透過數據反饋與深度機器學習,並使用ADMET試驗數據進行訓練產生模型。

未來,將能利用新數據不斷優化模型提升預測準確度,進行藥物選擇跟活性預測,以加速藥物開發速度。

林瓊強調,美、歐、日、中等國都已積極投入AI輔助新藥開發,一個藥物開發需投入26億美元,若利用AI輔助則能省下2億6000萬的研發費用,因此,開發人工智慧導入藥物開發階段技術平台至為關鍵。

曾宇鳳教授表示,新藥的開發是一個漫長的過程,耗資成本高,這也是造成藥物費用高昂的重要原因之一;而新藥在作用標的之特性不夠明確時,會有副作用、藥物動力學等性質不佳問題,造成藥物開發非常耗錢耗時,最終失敗的重要風險因素。

因此,隨著大數據、雲端計算以及電腦深度學習等多個方面取得突破,運用人工智慧在醫藥技術領域,尤其是藥物開發領域的應用已然是一個前景廣闊的新興領域。

 

歐盟、FDA新法規以數值模型取代動物模型

傳統上,從藥物進入臨床試驗前,需要經歷時間去找尋候選藥物,再耗費大量時間與金錢做動物實驗與細胞實驗,驗證有效跟安全性,但是首個上市藥物的利潤是最大的,因此加快藥物開發的進程非常重要。

AI可以自己吸收分析特徵值進行分類,就像大腦一般,科學家將藥物化學結構式當作數學圖論進行處理,轉換成數學方程式輸入電腦後,AI會自動分類分群,找出藥物結構中最重要的結合位,快速產生最佳藥物合成配方。

林瓊也指出,臨床前的安全性,有效性測驗雖然重要但非常耗時,若能改善10%,就能省下約1億美金。目前,以AI數據取代動物實驗已經在國際展開,2013年歐盟就開始禁止使用動物做經皮試驗,改以提供數值模型與其預測值,美國FDA也自2018年起開始接受數值模型。

越早在藥物開發進程中投入AI越容易成功,但臺灣在藥物開發上,與他國比較起來,經費是最令人擔憂的,不像國際大藥廠能投入龐大經費去做臨床前評估試驗。

但林瓊有信心,他表示,「臺灣有高品質的數據,擁有成為發展AI學習的優勢。」

 

 

>>本文刊登於《環球生技月刊》Vol. 59

 

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