有希望的药物重新利用技术是从制药行业中引起人们的关注，不仅是为了减少时间和成本，而且还降低了为癌症和其他罕见疾病开发药物的风险 - 最终更快地为患者获得了救生治疗。
传统的药物发现和开发很昂贵，涉及几个阶段，可以持续几年获得新药以获得FDA批准。它还具有高失败风险。只有大约10％的新药应用获得了市场批准。（1）相比之下，有30％的重新利用药物获得了批准，从而使公司具有市场驱动的激励措施，以重新利用现有资产。通过降低这种药物发现的时间框架和衰竭率，在识别已经可以使用的药物的新治疗用途方面，药物重新利用已成为一种更具吸引力，富有成效的方法。
药物重新利用，通常称为药物重新定位，确定了尚未批准的批准或临床失败/研究药物的新迹象。然后开发出批准或失败的化合物以供替代用途。
系统的药物重新使用方法
有三种重新定位旧药物的系统方法：以疾病为中心，，，，目标中心和以药物为中心。以疾病为中心的方法确定了新的和旧迹象之间的密切关系。以目标为中心的方法将已知的靶标及其已建立的药物与新的指示联系起来，而以药物为中心的方法将已知药物与新靶标及其相关的指示联系起来。
药物重新利用策略正在迅速扩展，尤其是在罕见和被忽视的疾病领域。
有四种主要类型：
- 药物重新修复- 如果现有的许可药物被重复使用，以与目前用于获得新使用专利的迹象不同。
- 药物重新定位（以目标为中心）- 涉及在同一治疗区域使用相同的药物进行指示延伸或相邻指示。
- 药物救援（以药物为中心）- 当对以前在临床研究中进行了研究但没有进一步开发或提交监管批准的化学和生物实体的新用途，或者必须从市场上删除。
- 联合疗法（以疾病为中心）- 涉及将两种或多种现有药物的化合物组合在一起，当一起使用时，对紧迫的医疗需求产生积极影响。
数据驱动的方法最大化现有药物的价值
人工智能（AI）正在通过从生物医学数据中提取隐藏的模式和证据来进步的药物发现。IQVIA的创新AI和机器学习（ML）技术可用于将现有药物与特定的指示相结合或结合药物以满足紧迫的医疗需求。部署AI/ML方法可以加快开发新药的过程，并为撤回或失败的药物提供第二次机会。
AI方法可以包括文献提取，基因组学和生物信息学数据的机器学习以及电子病历（EMR）的挖掘和索赔数据。可以部署它们以涵盖从分子水平上的药物到蛋白质相互作用的所有物品，再到筛选数百万记录，以找到用于治疗其他疾病的药物。
电子健康记录是常规收集必威手机APP的患者临床数据，例如人口统计学，诊断，药物，程序和实验室测试结果。现实世界数据以数字形式存储，然后可以安全地交换和访问。
用于改善药物开发成功的不同方法包括：
- 生物信息学- 确定使用AI共享分子特征的药物之间的相似程度。
- 要求数据/EMR- 了解人们当前如何使用现有批准的药物，然后挖掘出标签外使用的数据，以找到不同的迹象，表明它的好处，
- 自然语言处理（NLP）- 通过从科学文献中挖掘文本数据来评估化合物，靶蛋白和疾病途径之间的关联。NLP不会单独使用，而是与其他两种方法中的一种或两种一起使用，以帮助验证发现。
AI通过大量记录进行了筛选，以找到用于治疗其他疾病的现有药物，以开发服务不足的疾病或特定迹象的药物治疗。通过了解适应水平的药物靶标相互作用，可以最大程度地提高药物资产值。
由于已经在临床试验中针对其他应用进行了测试，因此已重新利用已知药物可以将药物带给患者的速度快得多，而且成本低得多，而成本要低得多。
在药物重新利用的挑战
随着传统的药物开发，对资产失败的知识通常受到限制和未发表，这阻碍了识别成功目标所需的见解。betway必威怎么提款尽管有所有好处，但药物重新利用仍有许多问题需要考虑。有时不可能获取所有必要的数据来正确分析旧药物，因为许多试验没有优化该药物的临床益处和生物学问题，因为它们具有方便的设计和缺乏临床终点。通常，报告药物失败的确切原因甚至没有明显。同样，一些试验只有少数患者参加，因此缺乏统计能力。（2）
随着高级AI为疾病药物靶标的新见解，药物重新利用不断增长，并增加了临床开发试验成功的几率。betway必威怎么提款最终，此过程将使患者更快地获得新疗法，从而为罕见疾病症状提供答案，并可能挽救生命。
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