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药物再利用基础知识
利用AI-powered方法减少故障率,同时节约时间和成本
内森Sommerford,全球领先,药物发现和开发的人工智能
2022年5月12日

有前途的技术,药物从整个制药行业再利用引起了人们的注意,不仅减少时间和成本,而且也降低了风险在发展的过程中药物对癌症和其他罕见的疾病——最终获得拯救生命的治疗患者更快。

传统的药物发现和开发是昂贵的,包括几个阶段可以持续多年新药获得FDA的批准。它还附带了一个很高的失败风险。只有约10%的新药应用程序获得市场认可。(1)比较,30%的特制药物获得批准,给企业以市场为导向的激励,把现有的资产。通过减少这个药物发现的时间框架和故障率,药物再利用已成为更具吸引力,行之有效的方法在识别新的可用药物治疗使用。

药物再利用,通常被称为药物重新定位,确定新批准的适应症或临床失败/试验性药物,并没有批准。通过或失败的化合物然后开发替代使用。

系统的药物再利用方法

有三个系统的方法来重新定位旧药物:disease-centric,target-centricdrug-centric。disease-centric方法确定亲密关系之间的新的和旧的迹象。target-centric方法链接一个已知的目标及其药物新的指示,建立和drug-centric方法连接一个已知的药物新目标及其相关的迹象。

药物再利用策略迅速扩张,尤其是罕见的面积和被忽视的疾病。

有四个主要类型:

  • 药物再利用——现有许可药物重用于不同的指示比目前用于为了获得一个新用途专利。
  • 药物重新定位(target-centric)——涉及到使用相同的药物适应症扩展或相邻表明在相同的治疗领域。
  • 药物救助(drug-centric)——当新用途的化学和生物实体之前进行临床研究,但没有进一步发展也提交给监管部门的批准,或不得不退出市场,开发。
  • 联合疗法(disease-centric)——涉及到两个或两个以上的现有药物的化合物结合到一起,一起使用时,产生积极的影响,在迫切的医疗需求。

数据驱动方法最大化现有药物的价值

人工智能(AI)是促进药物发现从生物医学数据提取隐藏的模式和证据。IQVIA的创新利用人工智能和机器学习(ML)技术在药物再利用使现有药物与特定的适应症或结合药物解决迫切的医疗需求。部署AI /毫升方法加速开发新药的过程,给第二次机会撤回或失败的药物。

人工智能方法包括文献提取,从基因组学和生物信息学数据机器学习,挖掘电子病历(EMR)和索赔数据。他们可以部署涵盖了药物蛋白质的相互作用,在分子水平上筛选数百万条记录发现用于治疗其他疾病的药物。

电子健康记录定期收集病必威手机APP人临床资料,如人口统计、诊断,药物,手术,和实验室测试结果。现实世界的数据存储在数字形式,可以交换和安全访问。

不同的方法用于提高药物开发成功包括:

  • 生物信息学——确定份额的药物分子之间的相似程度,使用人工智能特性。
  • 索赔数据/ EMR——学习人目前使用现有的药物批准,然后我数据药品核准标示外使用找到一个不同的指示它的好处,
  • 自然语言处理(NLP)-评估化合物之间的关联,目标蛋白质,和疾病的途径,从科学文献挖掘文本数据。NLP不会单独使用,但与一个或两个其他两种方法来帮助验证结果。

人工智能筛选大量的记录找到现有药物用于治疗其他疾病发展的药物治疗的疾病或为一个特定的迹象。药物资产价值可以通过获得最大化的了解药物目标指示级别的交互。

因为药物的安全性已经在临床试验中测试对于其他应用程序,再利用已知药物能给病人带来药物更快和更低的成本比开发新药物。

挑战在药物再利用

与传统药物开发、知识资产通常是有限的和未发表的,失败的阻碍的见解需要识别成功的目标。betway必威怎么提款尽管所有的好处,药物再利用有许多问题需要考虑。有时无法获得所有必要的数据正确分析老药,尽可能多的试验没有优化药物的临床好处和生物问题,因为他们的权宜之计设计和缺乏临床端点。甚至在报告通常不是很明显的药物没有确切的原因。同时,一些试验中只有一小部分病人登记,因此缺乏统计力量。(2)

药物再利用越来越流行,先进的人工智能开门的新见解疾病药物靶点的概率,增加临床发展的试验会成功的。betway必威怎么提款最终,这一过程将使病人获得新疗法更快,为罕见的疾病症状提供答案和潜在拯救生命。

IQVIA唯一适合满足任何类型的药物再利用需要世界级的药物发现和开发服务团队数据科学家,先进的人工智能技术,与多年的专业领域和顾问。

(1)来源:www.ncbi.nlm.nih.gov pmc /文章/ PMC5694537 /

(2)来源:人工智能在COVID-19药物再利用- PMC (nih.gov)

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