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文/陳根

生病了往往需要吃藥，但其實，吃藥治病是一個概率問題，比如，同樣的藥治療相同的病，有些人就是藥到病除，有些人則不見改善，還有些人會出現(xiàn)藥物中毒，甚至極少數(shù)人還會威脅到生命？

而這種現(xiàn)象的根本原因就是藥物反應(yīng)的個體差異。要知道，人和人的個體差異——包括病理生理因素、環(huán)境因素、遺傳因素等都非常不同，這就決定了相同的藥用在不同的人身上會有不同效果。

事實上，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，人的一生中因用藥發(fā)生不良反應(yīng)的幾率，遠(yuǎn)大于交通事故。2025年我國慢性病藥物費用預(yù)計將超過2,500億美元，其中約有50%屬于無效支出。還有數(shù)據(jù)顯示，各類疾病藥物有效率普遍偏低，最低的是抗癌藥物，有效率僅約20%；其余疾病用藥的有效率也僅在50%左右。

那么，有沒有辦法讓藥物的有效性再高一點呢？

辦法當(dāng)然有，那就是藥物定制。藥物定制的原理很簡單——就是針對個體差異來針對個體進(jìn)行藥物開發(fā)。這在過去非常困難，因為傳統(tǒng)藥物的開發(fā)與生產(chǎn)過程耗時長、風(fēng)險大，就算十年也未必能研發(fā)出一款能上市應(yīng)用的藥物，但近年來，人工智能（AI）已經(jīng)成為了制藥行業(yè)的變革性力量。今天，制藥行業(yè)正向更簡化有效的開發(fā)方法轉(zhuǎn)型。

AI的快速發(fā)展，也給AI定制藥物提供了機會。4月9日，《自然》雜志發(fā)表的一篇論文就指出：AI有潛力縮小針對非洲人群定制化藥物的差距。

事實上，基于西方人群的藥物基因組學(xué)信息并不總是適用于非洲人群，不同族群間的基因變異頻率存在差異。然而，針對非洲人群的藥物基因組學(xué)（Pharmacogenomics）研究卻嚴(yán)重匱乏。數(shù)據(jù)庫PharmGKB中不到5%的數(shù)據(jù)來自非洲，美國FDA就藥物基因組學(xué)提供的建議中，僅有15種藥物在非洲人群中得到過研究。

在這樣的背景下，科學(xué)家們把焦點轉(zhuǎn)向了AI，試圖通過AI來幫助定制藥物。目前，臨床研究中的基礎(chǔ)模型已在開發(fā)中，比如，用于識別癌癥影像學(xué)數(shù)據(jù)的生物標(biāo)志物。研究人員認(rèn)為，未來1~2年內(nèi)會出現(xiàn)藥物基因組學(xué)領(lǐng)域的開源基礎(chǔ)模型，用于定制藥物。但這些模型還帶有西方人群的偏向，研究人員正在針對非洲人群采用“遷移學(xué)習(xí)”來微調(diào)。

可以說，基于AI，非洲藥物基因組學(xué)研究已經(jīng)邁出第一步。更重要的是，針對非洲人群的AI藥物定制方案具有借鑒意義，畢竟，由于人群間的基因變異頻率存在差異，基于西方人群的數(shù)據(jù)也未必適用于中國人，因此，針對非洲人群的AI藥物定制方案一旦獲得成功，將為基于中國人群的藥物基因組學(xué)研究提供重要的理論和臨床應(yīng)用價值。

顯然，借助AI，針對個人的特定性因素來實現(xiàn)個性化、高效的治療已經(jīng)成為了一個潛力巨大的醫(yī)藥藍(lán)圖。而隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和算法的不斷優(yōu)化，AI的預(yù)測能力和準(zhǔn)確性還會不斷提高，從而為藥物研發(fā)提供更加可靠的支持。

       原文標(biāo)題 : 陳根：藥物定制，讓藥物有效性百分百？