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1. 加速药物发现与开发
靶点识别与化合物筛选:百济神州利用AI算法分析大量生物学数据(如基因组、蛋白质组数据),快速识别潜在药物靶点,并筛选具有治疗潜力的化合物。例如,AI辅助预测小分子药物与靶点的结合活性,缩短早期药物发现周期。
计算化学与结构预测:通过与合作伙伴(如Schrdinger等计算化学平台)合作,利用AI模拟分子结构和药物-靶点相互作用,优化候选药物的设计。
2. 优化临床试验设计
患者分层与招募:通过AI分析患者基因组、临床历史等数据,精准匹配适合特定临床试验的患者群体,提高招募效率并降低试验成本。
预测疗效与安全性:利用机器学习模型预测患者对药物的响应及潜在副作用,辅助设计更安全、高效的临床试验方案。
3. 生物标志物开发与精准医疗
识别预测性生物标志物**:百济神州在肿瘤治疗中利用AI挖掘患者数据(如基因突变、表达谱),寻找与药物疗效相关的生物标志物,帮助实现个体化治疗。
伴随诊断工具开发:通过AI分析肿瘤样本的多组学数据,支持开发伴随诊断技术,确定哪些患者更可能受益于特定疗法(如PD-1抑制剂替雷利珠单抗)。
4. 生产与质量控制
工艺优化:在生物药生产过程中,AI被用于优化细胞培养条件、纯化工艺等关键步骤,提高生产效率和批次一致性。
质量预测:通过机器学习模型实时监控生产数据,预测产品质量并提前规避风险。
5. 真实世界数据(RWD)分析
药物上市后研究:利用AI分析真实世界患者数据(如电子健康记录、影像数据),评估药物在更广泛人群中的疗效和安全性,支持适应症扩展或用药方案优化。
6. 合作与生态构建
技术合作:百济神州与AI技术公司、学术机构合作,例如参与AI驱动的药物发现平台或数据共享项目。
投资与孵化:通过投资AI初创企业或建立内部数据科学团队,逐步构建AI驱动的研发生态系统。
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