人工智慧技術(AI)發展日新月異,繼日前Google開發的「AlphaGo」打敗南韓棋王李世乭後,日本最大藥廠武田(TAKEDA)、富士軟片、塩野義製藥等企業也擬藉AI技術研發新藥,總計將有至少50家企業參與,預計與理化學研究所、京都大學等學術機構合作,除盼提高新藥開發效率外,也希望藉此增進日本藥廠在國際的競爭力。
人工知能(#AI)の活用で画期的で安全な新薬が「早く」「安く」できるかもしれません。
— 日本経済新聞「AIと世界」取材班 (@nikkei_ai) 2016年11月16日
▶創薬AIで50社連合 武田やNEC、新薬探し短縮 https://t.co/VaLx4geddv
最快2019年上路
除富士通、日本電氣(NEC)等日本國內IT企業外,外國IT企業及製藥公司也預計參與這項企劃,計畫在2019年時使人工智慧(AI)研發新藥技術普及化,而日本文部科學省也預計在2017年度的概算要求(指日本各省廳針對隔年預算,對財務省提出的首次粗估金額)中,申請約25億日圓(約合新台幣7億)的預算支援該企劃,總投資額預計上看100億日圓(約合新台幣30億)。
創薬AIで50社連合 武田やNEC:日本経済新聞
— うぬ (@jojojojojo77755) 2016年11月15日
国内最大手の武田で世界17位、ノバルティスの半分の研究開発費。AI活用で効率化できるか。 https://t.co/iV0iwgkRNK
《日本經濟新聞》指出,要開發新藥,首先要找出新藥候選物質,這些物質多半會對疾病發病相關的蛋白質產生反應,而後還需透過動物及人類進行臨床試驗,以確認藥效及安全性。據相關單位估算,從新藥開始研發至完成,至少要花費超過10年光陰、投資金額達上千億日圓,其中也有許多個案在中途發生問題,導致整個研發工程告停,造成製藥企業等投資方損失慘重。
"ゲノム創薬などの応用研究につなげたい"東京工科大、AI活用で遺伝子同士の相関関係を見つける手法を開発 | マイナビニュース https://t.co/AvtI0qFf1Q #マイナビニュース
— ねこし@大学教員ブロガー (@univprofblog1) 2016年10月29日
相關單位表示,參與此次製藥計劃的企業、研究機關等,將各自派出研究人員,預計成立規模約100人的研發團隊,人工智慧(AI)將負責讀取相關數據,而後透過學習回答問題。目前預定植入的數據除與新藥相關的學術論文外,理化學研究所(RIKEN,簡稱「理研」)、京都大學所持有的患者臨床數據,疾病相關蛋白質資訊等等,也計畫植入其中。
インタープロテイン、AIで解析し創薬 がん・免疫疾患薬:日本経済新聞 https://t.co/j94WnpKJg8
— イロドリ@はんぺん (@color_soccer) 2016年10月19日
今日調べるもの。φ(._.)メモメモ
AI技術結合製藥
提升效率又壓低藥價 若計劃成功落實,人類未來便可藉由人工智慧技術(AI),大幅縮短原本要2至3年的新藥候選物質尋找時間,若AI技術能事先淘汰恐會出現副作用的候選物質,將有望提高新藥研發的成功率。此外,若在研發過程中發現與高價藥品有相同效果、但成本較低的物質,也有可能因此大幅減低現行藥價。
AI(人工知能)が「創薬」を変えている。2016年、「創薬」の世界に空前絶後のパラダイムシフトが起きている。 (@Health_Press_JP) https://t.co/dOL3JWidUE
— Yasushi Osonoi (@osonoi) 2016年10月10日
近年人工智慧技術發展蓬勃,除美國創業公司在進行藉AI技術製藥的相關研究外,也有機構計畫運用美國IBM公司研發出的人工智慧系統「華生」(Watson),進行疾病診斷。在日本方面,國立研究開發法人旗下的醫藥基礎、健康、營養研究所,預計自2017年度起,藉由現有的AI技術尋找新藥候選物質。未來相關單位研發出的嶄新AI技術,除預計透過學習相關醫療數據,提升準確度外,也有望追蹤新藥候選物質對相關疾病產生反應的原因,進而推進臨床應用。
盼提升國際競爭力
日本國內最大的製藥企業「武田」(TAKEDA)目前在全球製藥行業僅排名第17位,在規模方面也不及美國的輝瑞(Pfizer)、瑞士的諾華(Novartis)等著名藥廠,甚至連研發費用都不到其他大廠的一半。這次日本相關企業決議研發AI製藥技術,除盼透過相關技術提高研發效率外,也希望在競爭激烈的市場中闖出一片天。