近日，F(xiàn)DA局長Scott Gottlieb博士在2018年美國臨床腫瘤學(xué)會（ASCO 2018）年會上表示，F(xiàn)DA正在嘗試采取一些新的措施，推動藥品研發(fā)更加高效，同時增加創(chuàng)新藥物和療法的上市機會。

       具體而言，F(xiàn)DA新政將臨床試驗招募與執(zhí)行、新藥申請與審評等各階段都納入其中。動脈網(wǎng)對此進(jìn)行了解讀。

       臨床試驗招募與執(zhí)行：突破受試者標(biāo)準(zhǔn)束縛

       傳統(tǒng)的受試者標(biāo)準(zhǔn)通常將年老、身體機能欠佳、器官功能障礙，患有腦轉(zhuǎn)移或其他綜合征的患者排除在外，然而藥物一旦上市，他們卻最有可能接受這些藥物治療的人群。

       舊的受試者標(biāo)準(zhǔn)無疑制約了亟待救治的患者接觸試驗藥物，并且對腫瘤學(xué)臨床試驗產(chǎn)生負(fù)面影響。

       然而，即使有嚴(yán)苛的排除標(biāo)準(zhǔn)，藥物試驗的失敗率仍然相當(dāng)高。據(jù)麻省理工學(xué)院研究人員統(tǒng)計，2015年，抗癌新藥試驗總體成功率僅為8.3％，相對于10年前的3.4％進(jìn)步很小。高失敗率導(dǎo)致行業(yè)藥物開發(fā)成本高昂，并傳遞到市場端，形成藥價上漲壓力。

       此外，舊受試者標(biāo)準(zhǔn)也制約了藥物競品的多樣性。通常，首先上市意味著長久的市場獨占期，從而形成壟斷價格。如果有大量替代藥物充斥市場，高昂的壟斷價格將被終結(jié)。

       解開這種戈迪爾之結(jié)的一個途徑，就是將提供治療與處理對患者執(zhí)行實際臨床試驗所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)同步進(jìn)行。這樣一來，臨床試驗中的關(guān)鍵問答需要得到系統(tǒng)性重新設(shè)置，從而讓醫(yī)療護(hù)理、試驗設(shè)計和產(chǎn)品升級都實現(xiàn)化。

       盡管有擴(kuò)大化將未經(jīng)臨床驗證的藥物用于患者的做法的風(fēng)險，但在實際場景中，及時而有效的新藥可以避免患者病情進(jìn)一步惡化，例如組織有長期淋巴瘤和入侵型并使的糖尿病患者再患上乳腺癌。

       因此，F(xiàn)DA正在嘗試向臨床試驗的申請者提供額外支持，幫助他們招募更多具有不同特質(zhì)的患者加入試驗。

       截止目前，F(xiàn)DA已經(jīng)發(fā)布了在成人抗腫瘤藥物臨床試驗中納入青少年患者的指導(dǎo)性文件。

       根據(jù)這份文件，只要如果沒有證據(jù)表明試驗藥物對年輕患者產(chǎn)生的**超過成人患者，在成人藥的臨床實驗中納入青少年患者就是合法的。

       藥物審評：格式化表格提高數(shù)據(jù)采集質(zhì)量

       此外，擴(kuò)大臨床試驗受試者覆蓋范圍后，藥物審評中一些人為因素也會延緩新藥上市進(jìn)度。其中，申請者與監(jiān)管當(dāng)局對審評材料的認(rèn)知差異，往往會造成一些并不能提供最終決策依據(jù)的文檔和信息拖宕審評流程。

       對此，F(xiàn)DA正在試點逐步將與安全性和有效性最相關(guān)的數(shù)據(jù)作為藥物審評的重心，他們要求申請者在提交材料之前進(jìn)行實質(zhì)性審查。

       具體而言，當(dāng)申請人鎖定了數(shù)據(jù)庫，并決定向FDA提出申請，他們就會被要求開始與FDA共享底線數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵的原始數(shù)據(jù)和派生數(shù)據(jù)集、安全性和有效性表格和數(shù)字、研究協(xié)議和修訂以及包裝插頁的草案。

       通常，F(xiàn)DA可以在申請人鎖定數(shù)據(jù)庫2-4周時開始查驗數(shù)據(jù)，評估其充分性和完整性。從而審評人員和申請人能夠在實時互動中及早解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，推動審評過程更加高效和徹底。

       據(jù)統(tǒng)計，這種方式可以釋放10％至30％的審評者時間。在此基礎(chǔ)上，F(xiàn)DA將嘗試創(chuàng)建動態(tài)數(shù)據(jù)提交系統(tǒng)

       一年前由FDA建立的腫瘤卓越中心（OCE）目前正在執(zhí)行這個試點。他們采用基于對申請人提交的表格按照FDA實質(zhì)性審評標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行格式化設(shè)定的腫瘤藥實時審評（ Real-Time Oncology Review,RTOR）。

       在實踐中，表格格式具體包含兩部分：申請人的工作內(nèi)容和FDA對申請人工作內(nèi)容的評估。從而格式化表格可以作為靈活的數(shù)據(jù)審查平臺，F(xiàn)DA實時出具的同意或不同意意見，并添加新的分析結(jié)論。

       RTOR試點早期側(cè)重于已獲批上市抗癌藥物新增功效的補充申請，已經(jīng)有不少申請人參與到試點中。

       后期，OCE的RTOR方式可能向創(chuàng)新藥物和生物制劑申請擴(kuò)展，并嘗試多個補充申請平行審評。

       美國企業(yè)和資本已在“AI+藥物研發(fā)”領(lǐng)域布局

       FDA的藥物審評新政實際上從質(zhì)和量兩個方面對新藥研發(fā)數(shù)據(jù)提出了更高要求，從而讓人工智能在其中能夠發(fā)揮重要作用。目前，已經(jīng)有不少美國的創(chuàng)業(yè)企業(yè)正在做這方面的嘗試。

       更科學(xué)的藥物發(fā)現(xiàn)方式

       Qrativ

       Qrativ成立于2017年，由梅奧診所攜手nference公司創(chuàng)立，致力于將臨床專業(yè)知識和人工智能相結(jié)合，以推進(jìn)新藥研發(fā)。Qrativ可以直接訪問梅奧診所的這些專業(yè)知識和臨床數(shù)據(jù)，這種優(yōu)勢將大大助力Qrativ在新藥研發(fā)上取得新的突破。

       目前，Qrativ結(jié)合nference基于AI的知識綜合平臺和梅奧診所的醫(yī)療專業(yè)知識和臨床數(shù)據(jù)，開發(fā)了一個藥物治療平臺Darwin.ai，輔助系統(tǒng)性的藥物研發(fā)，特別是針對罕見病的新藥研發(fā)。

       Qrativ的合作伙伴可以利用Darwin.ai藥物治療平臺來尋找候選藥物的所有潛在用途，包括確定潛在的罕見疾病指征，并找到最有可能對給定候選藥物最有效果的患者亞群。

       Engine Biosciences

       Engine Biosciences是一家將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)基因組學(xué)的生物技術(shù)公司，在舊金山和亞洲都設(shè)有辦公地點，開創(chuàng)了網(wǎng)絡(luò)生物醫(yī)學(xué)。Engine Biosciences專有的專利技術(shù)旨在解讀生物網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，包括高通量濕實驗室實驗和用于藥物發(fā)現(xiàn)和細(xì)胞重編程的AI算法。

       Engine Biosciences受到包括百度、藥明康德在內(nèi)的國內(nèi)外多家資本青睞，其技術(shù)已應(yīng)用于四個領(lǐng)域：一、藥物重新定位，即探究已知藥物的新適應(yīng)癥；二、新靶點開發(fā)，即識別引起疾病的生物學(xué)因素；三、根據(jù)病人特有基因組成來提供獨特治療方案的精準(zhǔn)醫(yī)療；四、生物學(xué)通路分析。

       Cloud Pharmaceuticals

       Cloud Pharmaceuticals成立于2014年，致力于通過計算設(shè)計和新療法的快速發(fā)現(xiàn)來改善健康和福祉。Cloud Pharmaceuticals使用專有設(shè)計流程，結(jié)合AI技術(shù)和云計算來搜索虛擬分子空間，并應(yīng)用于復(fù)雜的分子建模，從一開始就設(shè)計出具有開發(fā)資質(zhì)的新藥。 該過程能夠以更低的成本和更高的成功率推進(jìn)藥物開發(fā)進(jìn)程，并提高對于難以用藥適應(yīng)癥的針對性。

       Cloud Pharmaceuticals的方法放大了云計算和人工智能的力量，從根本上改善了藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計，其正在立一個適應(yīng)癥廣泛的產(chǎn)品流程，涉及藥物開發(fā)的各個階段，即從藥物發(fā)現(xiàn)到診所合作。

       Numerate

       Numerate成立于2007年，總部位于美國加州圣布魯諾。Numerate在云規(guī)模下應(yīng)用新穎的機器學(xué)習(xí)算法，以克服小分子藥物發(fā)現(xiàn)中的主要挑戰(zhàn)。2014年6月，Numerate獲800萬C輪融資，投資方分別是Atlas Venture和Lily Ventures。

       Numerate的藥物設(shè)計平臺將計算機科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的進(jìn)步與傳統(tǒng)的藥物化學(xué)方法結(jié)合起來，同時解決了確定候選藥物的成敗的因素。 Numerate正在使用這個專有平臺，在心血管，代謝和神經(jīng)退行性疾病領(lǐng)域開發(fā)一系列藥物治療計劃，重點是計算機輔助藥物發(fā)現(xiàn)通常不能解決的問題。

       Atomwise

       Atomwise成立于2012年6月，是一家利用超級計算機進(jìn)行藥品研發(fā)的公司。Atomwise運用超級計算機分析已有數(shù)據(jù)庫，并用AI和復(fù)雜的算法來模擬藥品研發(fā)的過程，在研發(fā)的早期評估新藥研發(fā)風(fēng)險，讓藥物研究的成本降至數(shù)千美元，并且該評估可以在幾天內(nèi)完成。

       Atomwise已經(jīng)實現(xiàn)了新的藥物靶點發(fā)現(xiàn)，結(jié)合親和力預(yù)測和**檢測的結(jié)果。

       Atomwise目前已經(jīng)獲得了近700萬美元融資，其獨特之處在于,它把人從生到死過程的大量數(shù)據(jù)抽取出來。由于涉及大量昂貴和耗時的藥物，該功能解決了制藥行業(yè)的“生死”問題。

       Atomwise公司稱其在新藥發(fā)現(xiàn)、結(jié)合親和力預(yù)測和**檢測上得到了世界上的結(jié)果。

       個性化藥物定制

       Insilico Medicine

       Insilico Medicine成立于2014年，專注于運用AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)新藥，延長壽命，致力于個人健康管理和老齡化問題的相關(guān)研究。Insilico Medicine開發(fā)了注釋藥物，小分子，生物制劑和可能影響分子，細(xì)胞和組織水平上許多事件的所有其他因素的綜合可擴(kuò)展藥物知識管理系統(tǒng)。

       該公司根據(jù)個別患者的基因表達(dá)數(shù)據(jù)和信號云調(diào)節(jié)藥物發(fā)現(xiàn)在腫瘤學(xué)和老化中使用他們的專門知識進(jìn)行靶向藥物選擇。PHARMA.AI、Young.AI和NUTRIOMI是Insilico Medicine的三個重要產(chǎn)品

       截止目前，Insilico Medicine已經(jīng)獲得826萬美元融資，公司長期目標(biāo)是與頂級制藥公司合作，幫助分析其藥物數(shù)據(jù)庫和引導(dǎo)化合物，提高臨床試驗的入學(xué)率，并使其能夠準(zhǔn)確預(yù)測其藥物對患者組和個體患者的療效。

       提高臨床試驗準(zhǔn)確程度

       Teckro

       Teckro成立于2015年，致力于使用信息檢索和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來提高臨床試驗的速度和準(zhǔn)確性，其解決方案能夠即時捕獲和分享團(tuán)隊的知識，該公司為全球的制藥公司和臨床研究人員提供服務(wù)。

       Teckro公司與制藥和生物技術(shù)公司合作，簡化了臨床開發(fā)過程，這是將有效和安全的藥物引入市場的主要瓶頸。Teckro幫助試驗人員與他們所需專業(yè)知識之間、試驗團(tuán)隊與網(wǎng)站、患者之間建立有效的聯(lián)系， 并幫助研究團(tuán)隊，網(wǎng)站和患者進(jìn)行聯(lián)系，從而大大降低了CRA，醫(yī)療監(jiān)視器，數(shù)據(jù)管理和研究人員的負(fù)擔(dān)。