目前，新冠治療藥物研發(fā)主要有3條技術(shù)路線：阻斷病毒進(jìn)入細(xì)胞內(nèi)藥物(多為抗體藥物)、抑制病毒復(fù)制類藥物(多為小分子藥物)、調(diào)節(jié)人體免疫系統(tǒng)類藥物(中藥方藥等)。
國內(nèi)首個新冠口服藥VV116或下半年申請上市
目前，新冠治療藥物研發(fā)主要有3條技術(shù)路線：阻斷病毒進(jìn)入細(xì)胞內(nèi)藥物(多為抗體藥物)、抑制病毒復(fù)制類藥物(多為小分子藥物)、調(diào)節(jié)人體免疫系統(tǒng)類藥物(中藥方藥等)。VV116是目前國內(nèi)唯一獲批進(jìn)入臨床試驗(yàn)的新冠治療小分子藥物(國外已有2個小分子：默沙東的莫努匹韋和輝瑞的帕昔洛韋獲批上市)。該品是靶向聚合酶(RdRp)抗新冠病毒核苷類似物，由上海藥物所等聯(lián)合研發(fā)，于2021年11月2日獲批臨床試驗(yàn)。 VV116由中國科學(xué)院上海藥物研究所、中國科學(xué)院武漢病毒研究所、中國科學(xué)院新疆理化技術(shù)研究所、中國科學(xué)院中亞藥物研發(fā)中心等共同研發(fā)。
智能生產(chǎn)有助于引領(lǐng)全球醫(yī)藥行業(yè)的轉(zhuǎn)型之路，并對許多人的生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的積極影響。其系統(tǒng)最初是通過將物聯(lián)網(wǎng)和人工智能集成到生產(chǎn)和包裝過程中而形成的。從位于機(jī)器關(guān)鍵位置的傳感器收集的有用數(shù)據(jù)由人工智能系統(tǒng)收集和分析?？梢酝ㄟ^安全的用戶界面訪問數(shù)據(jù)，便于對世界各地機(jī)器的監(jiān)控和管理。這創(chuàng)建了一個互聯(lián)的機(jī)械生態(tài)系統(tǒng)，并允許進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測和遠(yuǎn)程維護(hù)的可能性，以及生成和分析可用于優(yōu)化的數(shù)據(jù)。
為了充分發(fā)揮智能生產(chǎn)的優(yōu)勢，需要對其進(jìn)行有效利用。這要通過持續(xù)的教育、培訓(xùn)和意識實(shí)現(xiàn)的，確保所有從頭開始參與工作的人都參與到工作場所的數(shù)字化中，并投資于提高勞動力的技能?，F(xiàn)在培訓(xùn)和開發(fā)可以通過數(shù)字平臺遠(yuǎn)程完成，這個過程更容易了解和管理。可以通過傳播對好處的認(rèn)識來抵制變革——不僅僅是關(guān)鍵績效指標(biāo)和衡量標(biāo)準(zhǔn)，還有所有員工的優(yōu)勢，以及更好的生產(chǎn)對業(yè)務(wù)以外的其他人的影響。
藥物的從研發(fā)到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發(fā)現(xiàn)可以分成以下幾步：建立疾病假說，發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)，設(shè)計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對藥物進(jìn)行多次測試，仍需要花費(fèi)大量時間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開發(fā)研究人員的調(diào)查顯示，單一藥品的平均上市成本為27億美元，然而大量資金的投入依然伴隨著項(xiàng)目延后和較高的失敗率。
隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發(fā)效率，新藥的設(shè)計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應(yīng)降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運(yùn)用NLP算法對海量的數(shù)據(jù)庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié)，進(jìn)而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結(jié)果進(jìn)行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。
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2022-2027年中國智能制藥行業(yè)深度調(diào)研與投資戰(zhàn)略研究報告
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