深度解析：AI在藥物生產、市場開拓及商業化的前沿應用與發展隨著人工智能（AI）技術在制藥行業的應用日益廣泛，從藥物研發、生產優化、市場策略制定到藥物警戒，AI正逐步塑造醫藥領域的未來。本文基于藥融咨詢《2023年中國AI制藥企業白皮書》部分精彩內容，旨在探討AI如何賦能藥物生產流程的優化、支持藥物市場戰略的創新以及在藥物警戒領域的應用現狀，同時關注國內企業在這些領域的布局與進展。一、AI賦能藥物生產支持最新技術舉例人工智能為藥物生產也提供了許多可能性，包括但不限于優化工藝設計和工藝控制，智能監測和維護，以及趨勢監測以推動持續改進等，使用人工智能來支持藥品生產，可以與其他先進的生產技術一起部署，以實現預期的效益。人工智能是實施工業4.0模式的助推器，可以為生產商帶來一個控制良好、超級連接、數字化的生態系統和醫藥價值鏈。根據

FDA藥品審評和研究中心發布的《藥品生產中的人工智能》討論稿，AI用于藥物生產可主要分為四個場景，包括工藝設計優化以及工藝放大、高級工藝控制、工藝過程的檢測以及缺陷的檢查、趨勢分析和檢測。目前，AI用于藥物生產尚不成熟，但已取得一些階段性成果。如生物技術公司Pow.bio通過AI+連續發酵平臺，朝著優化和自動化發酵的方向發展，使其既具有成本效益又精簡。TeledyneDALSA開發了一種特殊的盲文視覺檢測系統，該系統使用帶有面掃描攝像頭的VICORE智能視覺系統的形狀陰影技術，以及Sherlock形狀陰影算法，從背景復雜的盲文中獲取對比度較高的3D效果圖像。然后，Sherlock應用預處理程序優化盲文點的殘缺形狀，從而使OCR算法能夠讀取盲文字符，以幫助盲人閱讀藥品說明書。在工藝優化設計中，可采用數字孿生技術。工藝數字孿生是物理過程的數字復制，用于更好地理解、分析、預測和優化工藝性能。對于分析以有限的開發數據為特征的制造工藝，數字孿生尤其有用。如：GSK與西門子公司合作[1]，在中試規模驗證數字孿生技術并獲得成功；奧地利初創公司Novasign開發了基于混合模型的數字孿生系統，運用該系統對大腸桿菌表達超氧化物歧化酶的過程進行優化[2]，加速發酵過程優化的進程；西門子公司2019年收購PSE公司過程數字化模型軟件平臺gPROMs，用于布局生物過程數字孿生系統。數字孿生關鍵架構在藥品制造中，可以使用如神經網絡等AI/ML技術，以實時過程數據為輸入，來實現APC。這些方法也可以用于開發能夠預測一個過程是否在一個控制狀態下運行的過程控制，這需要結合實時傳感器數據使用AI/ML工具，包括與生產線的智能監控相結合，以提高現有制造線的效率和產量。對于藥品質控，常常采用機器視覺檢測技術。在制藥生產過程中，對具有難點的產品進行檢查是一項非常具有挑戰性的工作。如：對于無法完全去除氣泡的高粘度注射液，區別這些氣泡與顆粒存在困難。在達到平衡的檢測水平和誤剔率之前，這些情況通常需要長期進行視覺算法開發與優化?！癆I圖像視覺檢測”，其本質是通過基于深度學習的AI算法，對檢測物進行圖像采集，并進行樣本標注、訓練，從而達到對檢測物進行分類決策的目的，將良品與不良品進行分類處理。對于趨勢監控，AI/ML可以被用來輔助審查偏差報告，這些報告通常包含大量的數據或文本，用于分析制造相關的偏差趨勢，聚類問題領域，并優先處理需要主動持續改進的領域。與過程性能（Ppk）和過程能力（Cpk）指標集成的AI/ML方法可以用來主動監控制造操作的趨勢和失控事件，并預測觸發CAPA（糾正和預防措施）有效性評估的閾值。國內企業布局據藥融咨詢統計，目前國內已將AI技術運用于制藥環節企業不多。AI+制藥企業主要包括沃時科技、大灣生物、勝普澤泰，三家企業研究領域有所不同，但在藥物制造上，均主要用于工藝優化。沃時科技聚焦于小分子化合物，在AI+逆合成與工藝場景優化上發力，服務客戶主要為CRO、CDMO企業，幫助這些公司合成分子并在合成工藝上進行優化。大灣生物將AI技術主要應用于生物藥領域，公司已有3個智能化生物工藝開發平臺進入商業化運作階段，包括Klone4.0?、AlfaStaX?與AlfaMedX?。通過AI技術與生物技術，大灣生物進行抗體蛋白類藥物CDMO工作，通過AI技術和生物工藝相結合，開發定點整合高表達細胞株。勝普澤泰致力于多肽藥物的研發和生產服務。該司以大數據與AI驅動的ChemicalSpace新藥發現技術在瑞士發展近20年，已合作藥企眾多，包括ROCHE、LONZA、BRACCO、人福藥業、興齊眼藥等。我國制藥行業年產量高，且種類眾多，膠囊、片劑等在生產及鋁塑封裝過程中不可避免會產生缺粒、凹坑、破損、批號不清等缺陷。在制藥過程中，除生產工藝需要優化外，對于藥品的質檢也具有迫切需求。一些通過人工智能技術提供先進生產力的企業，涉足領域較廣，也包含生命科學領域。如：鎂伽科技、科億科技等，此類企業多為藥企提供產品的缺陷檢測。此外，太倉中科信息技術研究院攜手華為推出智瞐系列智能視覺檢測產品。該產品基于昇騰AI基礎軟硬件平臺，融合遷移學習、數據增強、弱監督檢測等AI模型算法，解決了對泡罩藥品跨產品、跨型號、跨類別的通用檢測難題，為制藥行業打造藥品封裝缺陷檢測的數智化解決方案。智瞐系列智能視覺檢測核心產品包括：智瞐ZMAI視覺檢測軟件：基于昇思MindSporeAI框架和MindX深度學習視覺SDK；智瞐工業AI視覺檢測平臺：可實現大規模數據的快速訓練和迭代，建立全面的缺陷檢測模型庫；智瞐藥品檢測設備及模組：基于昇騰Atlas300AI推理卡，獨立檢測設備ZMX-100可直接對藥板的正反面包裝缺陷及藥品缺陷進行全方位檢測；獨立視覺檢測模組ZMX-320可加裝在藥品泡罩機上，在高節拍快速檢測的同時實現識別精度的有效提升。昇思MindSpozre總體架構二、AI賦能藥物市場開拓與商業化最新技術舉例AI營銷是指利用人工智能技術和算法來輔助和改進市場營銷活動的過程。它結合了大數據分析、機器學習和自然語言處理等技術，通過對海量數據的處理和分析，提供個性化、精準和智能化的營銷解決方案。在AI營銷中，人工智能可以幫助企業實現的目標包括：市場分析和預測、目標受眾定位、個性化營銷和推廣、自動化營銷、客戶關系管理，以及營銷決策支持等，這些應用可以幫助藥企更好地理解市場和消費者需求，以提供個性化的營銷和推廣。此外，AI在藥物市場開拓中，一個重要的作用為幫助產品定價，確定價格的方法為利用其可模仿人類專家思維的能力，對產品生產后的定價控制因素進行評估。決定創新和仿制藥價格的因素包括：藥品研發過程中的支出、相關國家的價格監管制度、獨占期的長短、專利到期一年后創新藥的市場份額、參照產品的價格以及定價政策等。目前已有企業將AI應用到藥品市場開拓與商業化中，如IntelligenceNode、VeevaSystems、Aktana、DeepIntent等等，Node推出的Incompetitor是一個零售競爭情報平臺，可分析競爭對手的定價數據，幫助零售商和品牌商監控競爭對手。在AI藥物市場開拓中，用到的AI技術主要包括：NLP、ML、數據挖掘和大數據分析等。在ML中，軟件會分析大量統計數據，如產品開發成本、產品市場需求、庫存成本、制造成本和競爭對手的產品價格等，然后開發出預測產品價格的算法。國內企業布局2023年全球經濟不確定性增強，市場承壓、競爭加劇，傳統醫藥營銷模式下，成本高、效率低、轉化差、手段單一所帶來的問題更加凸顯，這也倒逼企業加速轉變營銷模式與技術策略，開辟第二增長曲線。而通過人工智能技術可以更準確地了解患者需求，從而確定更適宜的藥品營銷策略，基于人工智能的分析，也能幫助制藥公司縮短市場反饋周期，從而優化藥品推廣策略等。在此背景下，國內在AI賦能藥物商業化上迎來一定進展，據藥融數據統計，目前國內賦能藥物市場開拓及商業化企業共六家，。通過對其服務內容和應用場景進行分類，我們發現，企業提供服務內容大致可分為：與KOL的溝通交流、市場準入策略制定、銷售預測、競品對比以及話術合規。三、AI逐步應用于藥物警戒領域藥物警戒(Pharmacovigilance-PV)：藥物警戒是與發現、評價、理解和預防不良反應或其他任何可能與藥物有關問題的科學研究與活動。目前，AI已在PV管理中發揮了非常重要的作用。AI，包括ML方法，如自然語言處理和深度學習，可以檢測和提取藥物不良事件的信息，從而使藥物警戒過程自動化，改善對已知和記錄的藥物不良事件的監測。此外，隨著對遠程醫療服務需求的增加，在管理急性和慢性疾病方面，AI可以在檢測和預防藥物不良事件方面發揮作用。以數據智能技術為支撐，健全藥品安全監管體系，是完善健康保障的重要一環。哈佛大學對基于ML的AI的使用進行了范圍審查，檢索了PubMed、Embase、WebofScience和IEEEXplore數據庫，以識別2000年至2021年9月發表的與ML在藥物警戒中的使用相關的文章，結果顯示，大多數研究(53%)側重于使用傳統統計方法檢測安全信號。在使用較新的ML方法的研究中，61%的研究使用了現成的技術并稍作修改。時間分析顯示，近年來，深度學習等較新的方法使用越來越多。AI的進步尚未完全滲透到藥物警戒領域(盡管最近的研究表明這可能正在改變)。在整個藥物警戒管道中，存在著實施ML方法的機會。FDA將AI應用于PV以提高IVSRs分析的效率和科學價值時間相對較早，除了每年從制藥行業收到的近200萬份FAERS報告外，FDA還將公眾直接提交給其的數十萬份報告處理后傳輸至FAERS數據庫。從對FDA工作進展的描述中可以看出，AI用于PV時，大多數工作都涉及到使用NLP（自然語言處理）從ICSRs敘述中自動提取涉及因果關聯性評價的關鍵性特征，少數工作試圖開發可預測的機器學習（ML）算法，試圖將ICSRs關鍵信息要素提取、整合和分析的人類認知過程自動化。FDA近年來將人工智能應用于藥物警戒活動的主要進展見表：國內企業布局根據已發布的2022年國家藥品不良反應監測年度報告，2022年，全國藥品不良反應監測網絡收到不良反應報告202.3萬份；1999年至2022年，全國藥品不良反應監測網絡累計收到不良反應報告2085.6萬份[1]。鑒于每年接受的龐大ICSRs（個例安全性報告）數量，如何處理、分析、評價和利用這些龐大而異構的海量數據，如何更好地利用ICSRs為上市后藥品監管工作服務，是我國藥物警戒（PV）工作的重大挑戰之一。PV系統的兩個主要構成部分包括單個案例處理：即個人不良事件的收集、解讀和報告，以及信號檢測，對AE數據進行持續性的趨勢監測以判斷是否有未知的安全信息會對風險獲益評估結果產生影響。我國在人工智能用于PV上起步較歐美國家晚，但當前，基于真實世界數據和數據智能技術的藥物警戒系統正在重塑我國藥品監管格局。目前國內利用AI技術提供藥物警戒服務的企業約七家左右，這些企業大多集中在北京，且類型均為Saas服務。除洞悉網絡外，其他公司除藥物警戒外還提供藥物研發生命周期的其他服務。而成立于2016年的洞悉網絡專注醫藥安全，采用