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尋找救命神丹 大藥廠瘋迷AI數據

2020-02-19
作者: 英國金融時報

▲(圖/取自網路)

55歲的霍姆斯(Mac Holmes)注意到胸腔有腫塊1年之後才去看醫師。健檢顯示,霍姆斯大致身體強健,但卻有一點點不好的徵兆;醫師要求進一步檢查,幾天後,他被診斷出患有乳癌,並且已擴散到骨頭。每百名乳癌病例中,女性占99例,霍姆斯成為另外1%的不幸成員。

所幸,確診8年以來,霍姆斯的治療印證了製藥業的一個新趨勢:「數據」將成為快速治癒的關鍵。受美國輝瑞開發的藥物Ibrance之賜,霍姆斯的病情一直在控制之中。儘管保險公司的作業規定這種處方藥僅限於「後更年期」婦女,但霍姆斯所屬的保險公司仍同意支付費用以取得相關數據。對說服美國藥品監管機構批准男性乳癌病患使用藥物,這些數據關係至巨;通常准許把某種現有藥物開給更多患者,需要全面的臨床試驗,現狀往往很難改變。

數位健康概念 投資大熱門

在大藥廠和大型科技公司彼此跨界的新時代,投資者正傾注數10億美元給臨床上可以領先取得大量病歷數據的公司。結合人工智慧(AI)的數據,為提高現有藥物的受益患者人數,甚至發現全新藥物帶來希望。生物技術集團伯格(Berg)總裁納蘭(Niven Narain)說:「過去1年數位健康的概念成為大熱門;而18個月前,我甚至連數位是什麼都說不清楚。」如今,諾華、輝瑞及賽諾菲等大型藥廠都擁有數位專家領導團隊。

輝瑞腫瘤醫學部開發長薄修福(Chris Boshoff)說,透過在女性病患身上進行傳統隨機控制組臨床試驗,並補充男性使用者產生的數據(所謂的「現實世界證據」),輝瑞能夠向美國食品暨藥物管理局(FDA)、加拿大、埃及當局說明他們的乳癌藥物對男女病人都安全有效。薄修福說:「因為我們最初沒有將男性病患包括在研究中,如今若要對男性進行研究就需花費3~5年的時間;但憑『現實世界的證據』,我們12個月就能完成所需工作和擴大應用。」對於致力於改善製藥公司不良生產紀錄的負責人而言,數據力量為加速藥物開發、降低研究成本的公司和患者,帶來了新希望。

根據塔夫茨藥物研發研究中心(Tufts Center for the Study of Drug Development),研發新藥從實驗室到臨床可能要花上26億美元及14年的時間。在Flatiron Health整合分析Ibrance用於男性病患的數據後,共同創始人溫伯格(Zach Weinberg)表示有兩項重大變化正推動大藥廠「瘋數據」:第1,保險公司要求提供使用藥物後的詳細證據;第2,科學家發現新藥的複雜性不斷提高—尤其是癌症治療領域,促使世人尋求更個性化的療法。(延伸閱讀:百萬元花費跑不掉!一次搞懂癌症細胞療法三段收費

高質量數據 有助醫療研究

溫伯格說:「20年前推出一種乳癌藥物,我們是把乳癌看成一種病,但現在它被視為多種亞型疾病,需要在每個亞型中都找到證據,這就意味著有更多問題有待回答。」這些發展使零錯誤、一致性的高質量數據益發有價值,也受到FDA和歐洲藥品管理局等監管機構的信任。不過,溫伯格強調,其實從電子病歷中獲取數據沒有那麼複雜,使數據適合研究才是困難的部分。

10多年前,美國通過《美國復甦與再投資法案》(American Recovery and Reinvestment Act),將近200億美元分配給醫療技術、鼓勵電子病歷的廣泛採用;3年多前,美國通過《21世紀治療法》(the Twenty First Century Cures Act),允許在核准藥物上使用「現實證據」。數據和AI的醫療應用,迅速吸引了投資者,以投資數位健康為重點的磐石健康創投(Rock Health)指出,在截至2019年第3季的5年中,總共有69筆交易、15億美元投資於使用AI或機器學習的公司,而且這些數據不是出售給生物製藥公司,就是將生物製藥公司作為終端用戶。

前述金額占美國AI投資總額的25%,所有AI交易的21%。另外,默克公司去年向臨床數據分析公司TriNetX投資4000萬美元,Roivant Sciences前年向Datavant承諾4050萬美元,整合零散的數據協助醫療研究人員。5、6年前,從事癌症藥物研究的20家大公司中,大約只有一半運用現實數據。溫伯格說:「現在,這些公司的任何一家都有這方面的團隊。」

羅氏藥廠2015年買下Flatiron 12.6%的股份,前年全部吃下。Flatiron仍獨立營運,也與包括戰略合作夥伴輝瑞在內的其他藥廠合作。輝瑞負責人安德森(Bill Anderson)表示,與Flatiron共事有明顯好處。他援引FDA 8月分批准的轉移性非小細胞肺癌治療藥物Rozlytrek說明—藥物以一%出現基因突變的肺癌病人為標靶治療對象。這種癌細胞的稀有性使得研究很難找到病人參加分成兩組的傳統臨床試驗。

使用新藥 臨床數據幫大忙

首先,它透過對腫瘤進行基因測序的美國基金會醫學基金會(Foundation Medicine)來確定一組符合條件的基因組成的患者,並進行藥物測試。然後,它使用Flatiron數據庫設計另一項臨床試驗,尋找一組具有相同突變的患者,他們使用的是迄今公認的最佳療法。之後數據提交給監管機構,供其比較使用Rozlytre與未使用此藥的兩種結果。安德森說:「我們需要兩百萬患者的Flatiron數據集,來找到大約50名具有相關突變且符合實驗標準的患者。」如果不利用數據庫,能否成功找到藥物?安德森說:「若無基因組測試一定做不到。」在政府和保險公司愈來愈嚴格管控醫療預算之際,此類數據亦可讓保險公司等付款者放心授權使用新藥。

瑞士諾華藥廠執行長萬思瀚(Vas Narasimhan)將旗下業務形容「數據科學公司」。雖然找出關鍵分子、據以研發成可以成為搖錢樹的藥物,是大藥廠的傳統業務,但自2018年出任執行長以來他一直在尋求公司重新定位,而重新定位的關鍵性見解是:環繞分子所產生的數據,也是公司的核心資產。

諾華愈來愈希望將臨床試驗中的隱名數據與患者的其他資訊(如其基因組成)整合,好找出「超級反應者」,成為新療法最大的受益者。萬思瀚說:「這是科技公司的立足之本,他們已意識到,真正的核心資產是所有經驗的數據挖掘。」以初步臨床試驗中結果令人失望的心臟病藥物Canakinumab為例,他說諾華沒有註銷上億美元的投資,反而留下參與這些初步研究的1萬名患者的數據,進而「發現這種藥物其實對肺癌有重大影響」。諾華正將此藥物用於最常見的非小細胞癌肺癌患者,進行數項後期試驗。

最近的趨勢證明萬思瀚的信念:製藥大廠必須更加槓桿利用科技專家的技術與方法。諾華數位長博德森(Bertrand Bodson)已升格到高級執行團隊。萬思瀚九月宣布與微軟展開五年的合作,將AI應用於諾華從資金到製造等業務領域。(延伸閱讀:不只郭台銘,美台大廠都競相投入的醫療大數據商機

AI有商機 但並非萬靈丹

對於許多製藥公司而言,最有利可圖的結果是應用AI、大數據集找出全新的藥物。不過,萬思瀚也提醒:「我們是否可以使用這項技術來找到藥物,真正揭開基礎科學?我認為我們還有很長的路要走,因為我們對人類生物學的了解不夠多,要界定機器如何為我們解決這個問題之前仍需長足的進步。」納蘭認為今年可能會引爆AI和醫藥的相關炒作。他說:「這不像收集公共數據,或是想在3個月內治癒癌症。」他同意,在了解新藥如何產生作用的過程中,最終可以促成新藥問世;但也警告勿輕信AI就是捷徑,可以藉以避開理解病患生物科學的各種艱辛。他強調:「AI不是魔術棒,讓取得真正能驗證答案的必要科學過程變不見,到頭來我們必須打交道的還是患者。」

對充當健康數據革命先鋒的霍姆斯來說,Ibrance是他的生命線,在他癌症首次擴散超過5年之後,此刻他的生活已恢復到他所謂罹癌前的「7成5」。在聯邦快遞開飛機運送包裹的霍姆斯,用飛機遭遇側風時的飛行術語說:「這是我的新常態,有點像是在出狀況下駕駛飛機,但沒大問題,我仍然有控制權。」

▲輝瑞藥物Ibrance,不只提供後更年期婦女使用,也用於男性乳癌病患。(圖/取自網路)

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