“根據麥肯錫2020年發布的最新數據，我國新藥研發占全球的13.9%，位列第二梯隊。” 在2月26日—27日的中國藥學事業(ye) 發展大會(hui) 上，新藥創製國家重大專(zhuan) 項技術副總師、中國科學院院士陳凱先展示了成績，也提出了挑戰。他表示，目前我國藥品年產(chan) 量幾十萬(wan) 噸，但大部分價(jia) 值較低，與(yu) 第一梯隊的美國存在明顯差距。

　　“新藥研發要解決(jue) 臨(lin) 床問題，找準源頭十分重要。”中國工程院副院長、中國醫學科學院院長、北京協和醫學院校長王辰院士表示。國際上的新藥研發路徑一般是臨(lin) 床上有需求，實驗室(通過機理研究)找到靶點，公司跟進(轉化)研究。而我國的新藥研發在源頭上仍存在一些問題，比如從(cong) 國外文獻上找靶點、根據國外原研藥進行二次創新等問題。

　　“為(wei) 了順應‘十四五’規劃，醫藥創新應堅持需求導向和問題導向，打破剛性的學科界限，積極推動學科交叉融合。” 中國工程院院士、中國醫學科學院藥物研究所執行所長、蘭(lan) 州大學副校長王銳在會(hui) 上表示，當前醫藥領域應克服單打獨鬥、資源分散的弊端，著力聚焦重大現實問題，服務國家重大需求，深入推進有組織的科研，全麵提升服務國家戰略的科技能力。

　　醫藥領域的研發創新直麵人民生命健康。中國新藥研發力量已經位列第二梯隊，“十四五”如何更上一層樓？我國醫藥創新如何肩負起促進產(chan) 業(ye) 發展、滿足臨(lin) 床需求等任務？幾十名院士在中國醫學科學院主辦的中國藥學事業(ye) 發展大會(hui) 上共話發展。

　　臨(lin) 床資源需要得到更充分利用

　　在我國的新藥研發鏈條中，臨(lin) 床醫生習(xi) 慣於(yu) 從(cong) 臨(lin) 床一期開始或晚於(yu) 臨(lin) 床一期才加入進來，這使得新藥研發從(cong) 源頭上就難以充分滿足臨(lin) 床需求，也使得我國新藥研發原始創新力度不足。

　　“中國的臨(lin) 床研究資源豐(feng) 富，但臨(lin) 床上會(hui) 碰到很多問題。” 王辰舉(ju) 例說明，呼吸科需要的一種小分子診斷試劑藥在國內(nei) 沒有研發出來，臨(lin) 床上一直使用工業(ye) 製劑代替，直到近期臨(lin) 床醫生與(yu) 藥學專(zhuan) 家合作研發，這個(ge) 問題才得以解決(jue) 。

　　下麵這組數據讓人感受到更直觀的差距。“我國每年住院的人次約為(wei) 2億(yi) ，平均住院日若按8—10天計，總計為(wei) 16—20億(yi) 床日數，這些都是較為(wei) 精細的可研究素材。”王辰表示。然而，麵對如此龐大的臨(lin) 床研究數據，卻沒有形成有效的數據研究結論。在全球的注冊(ce) 臨(lin) 床研究中，我國的注冊(ce) 研究數僅(jin) 占3%左右。

　　相關(guan) 專(zhuan) 家表示，麵向“十四五”，應著力完善產(chan) 學研用體(ti) 係，提高醫藥科技創新開放合作水平，充分激發臨(lin) 床醫生發掘臨(lin) 床需求的意願，更深度地融入到醫藥研發的完整生態鏈條中。

　　借助大數據、人工智能是發展方向

　　“隨著新的藥物研究實驗技術不斷發展，比如多組學的技術、高通量篩選技術、DNA編碼技術、結構生物學的技術等都產(chan) 生了海量數據，對這些數據進行有效分析挖掘將高效推動我國創新藥物的研究。”陳凱先表示，人工智能技術可以大大提高藥物研發效率。

　　資料顯示，默克、強生等多家跨國藥企已經與(yu) AI企業(ye) 合作新藥研發。有觀點認為(wei) ，未來3—5年內(nei) ，沒有經過AI驅動模型研究的候選藥物，將無法進入臨(lin) 床試驗。

　　“通過蛋白質的氨基酸序列，可以預測它的三維立體(ti) 結構，在藥物研究中起著非常重要的作用。”陳凱先介紹，我國人工智能賦能藥物研發的工作也在持續推進。據報道，華為(wei) 與(yu) 中國科學院上海藥物所團隊共同開發了iPhord算法，在國際權威測試平台上對蛋白質折疊結構的預測準確度超過現有最佳算法20%，實現了“打靶十環”。

　　“未來，我國團隊將在藥物誘發蛋白結構變化、蛋白和蛋白相互作用的結構變化等方麵尋求新突破、新進展。”陳凱先說，基於(yu) 大數據和人工智能技術進行的精準藥物設計，將使得新藥研發設計更具優(you) 勢，縮短藥物研發時間，提高研發效率，控製研發成本。