“我國需要進一步加快布局計算醫(yī)學新型數(shù)字基礎設施，發(fā)揮算力、人工智能方法、大數(shù)據(jù)作為使能技術的帶動作用，充分釋放生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)的價值，賦能我國醫(yī)療和制藥產(chǎn)業(yè)。”今年兩會，全國人大代表、步長制藥總裁趙超帶來了一份關于布局計算醫(yī)學新型數(shù)字基礎設施的建議。

“補短板、創(chuàng)未來”極佳時期

當前，全球生物醫(yī)藥領域正處于底層技術迅猛變革的轉型期。以基因治療、腫瘤免疫學等為代表的生物醫(yī)學技術和以人工智能、大數(shù)據(jù)為核心的信息技術形成了雙輪驅動力量。

計算醫(yī)學正是以信息科學與生物醫(yī)學交叉融合為基礎，深度挖掘生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)獲得全新醫(yī)療價值。“它能夠提供全新藥靶，加速新藥研發(fā)，提升慢性病與疑難癥醫(yī)療水平，大幅減輕患者用藥負擔，全面提高醫(yī)保基金使用效率，同時為后工業(yè)革命時代產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及社會進步提供全新發(fā)展方向。”趙超說。

據(jù)了解，目前基于人工智能的新藥研發(fā)平均1~2年就可以完成臨床前藥物研發(fā)，全世界利用該技術的在研藥物管線約200個。預計到2028年，人工智能為生物醫(yī)藥行業(yè)每年可節(jié)省約700億美元的研發(fā)成本。

從全球范圍來看，人工智能、大數(shù)據(jù)在生物醫(yī)藥的應用雖然還處于早期階段，但全球諸多知名制藥企業(yè)都紛紛與人工智能企業(yè)進行研發(fā)合作。“我國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正處在由仿制向創(chuàng)新邁進的關鍵爬坡期，僅依靠傳統(tǒng)制藥技術難以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)超越，這就需要數(shù)據(jù)技術和制藥技術雙輪驅動。”趙超表示，這將為我們“補短板、創(chuàng)未來”贏得極佳的時間窗口。

跨領域認知不足

不過，當前我國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)智能化升級還存在諸多制約因素。

趙超表示，雖然生物醫(yī)學數(shù)據(jù)已經(jīng)進入了PB級時代，但是從計算醫(yī)學角度看， 95%以上的現(xiàn)有數(shù)據(jù)只能滿足統(tǒng)計學意義的回顧性研究。數(shù)據(jù)碎片化、標準多樣化、數(shù)據(jù)庫建設低水平重復，個體數(shù)據(jù)不夠立體，共享機制不足等問題較為突出，數(shù)據(jù)難以有效融合處理。

比如，在藥物臨床試驗通常投入大、耗時長、失敗率高，而計算醫(yī)學可以發(fā)揮空間很大。但由于行業(yè)界限，臨床領域與計算醫(yī)學協(xié)同創(chuàng)新積極性不高，影響新藥研發(fā)的成功率和產(chǎn)業(yè)價值的提升。

另外，對人工智能、大數(shù)據(jù)的認知不足也是不可回避的問題。一項對全球超過300位藥物研發(fā)科學家的調(diào)查顯示，41%的被調(diào)研者并不了解人工智能技術。

“這就更談不上如何讓他們利用機器學習、知識圖譜等技術進行新藥開發(fā)。”趙超表示，這種認知不足會導致關鍵決策者對新技術產(chǎn)生主觀的不信任，進而導致不敢也不愿意對新的數(shù)字基礎設施做出投入決策。

頂層設計助“彎道超車”

基于此，趙超提出加快布局計算醫(yī)學新型數(shù)字基礎設施的政策建議。

他認為，應由科研力量國家隊牽頭，推動“計算醫(yī)學”新型數(shù)字基礎設施建設。依托在國內(nèi)學科深度融合方面布局早，發(fā)展好的科研單位，比如中科院計算所、中科院基因組所、哈爾濱工業(yè)大學等單位牽頭建設計算醫(yī)學的共性技術平臺。

采訪中，記者了解到，國內(nèi)一些單位通過計算醫(yī)學技術發(fā)現(xiàn)了當前主要應用于激素受體陽性Her2陰性乳腺癌患者群體的熱點藥物CDK4/6抑制劑的新臨床場景，如果通過臨床試驗取得成功，將會給藥企帶來百億美元利益。

趙超建議，應由國家相關部門對計算醫(yī)學的共性技術平臺的建設給與一定的政策資金支持，用于擴容數(shù)據(jù)中心等硬件基礎投入和學科交叉團隊的培養(yǎng)。通過集約化建設，避免重復投資、重復建設帶來的資金浪費與時間窗口流失的問題。

其實，早在2016年，美國食品藥品監(jiān)督管理局血液和腫瘤產(chǎn)品辦公室（OHOP）就與美國衛(wèi)生和人類服務部在腫瘤學領域啟動了一項跨學科創(chuàng)新計劃——信息交換和數(shù)據(jù)轉換計劃（簡稱“INFORMED”計劃）。該計劃旨在利用大數(shù)據(jù)和高級分析技術的力量來服務于精準藥物開發(fā)，包括探索新的研究終點，藥物靶標和患者分組策略等。

趙超還建議，由國家藥監(jiān)局與國家衛(wèi)健委、科技部聯(lián)合牽頭啟動計算醫(yī)學虛擬聯(lián)合實驗室，打破深度交叉的界別限制，組建跨學科的專家咨詢委員會，協(xié)助生物醫(yī)藥企業(yè)、醫(yī)療機構梳理可適合數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務場景。

另外，上述實驗室還可以定期舉辦跨學科的交流溝通會，增強兩大學科領域的相互理解。通過該機制引導相關企業(yè)、機構克服對新一代信息技術認知不足的瓶頸，打破應用障礙，向大縱深推進到藥企，助力醫(yī)藥研發(fā)做出精準、客觀的投入決策。

此外，完善生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標準，推動有條件開放共享，保障數(shù)據(jù)要素質量，促進數(shù)據(jù)要素規(guī)范化流通也是必經(jīng)之路。

“以先進的計算技術補上生物醫(yī)藥領域的短板，利用計算醫(yī)學新基建布局未來，相信我國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)一定會實現(xiàn)‘彎道超車’。”趙超說。

來源：中國科學報  作者：張思瑋