波士顿咨询集团(BCG)的克里斯·迈耶(Chris Meier)阐述了人工智能的进步和英国新政策如何加速药物研发、简化临床试验并加强该国的生命科学领域。
每年，制药公司都会投入数十亿美元用于研发，但只有很小一部分新发现的药物能够到达患者手中。漫长的临床试验时间线、复杂的法规和分散的数据基础设施继续阻碍着进展。英国政府最近提出将临床试验启动时间从九个月缩短至十周的计划，旨在消除药物研发过程中最持久的瓶颈之一。
对于驻伦敦的波士顿咨询集团(BCG)董事总经理兼合伙人克里斯·迈耶(Chris Meier)而言，这一举措恰逢关键时刻。作为BCG在生物制药领域AI、数据和分析工作的全球负责人，迈耶为制药公司提供咨询，指导他们如何利用数字创新来缩短时间线、提高效率并实现新的药物发现模式。
"英国政府缩短临床试验启动时间的计划是一个受欢迎的举措。英国有许多世界一流的医院，制药公司希望在那里开展试验，而缩短启动时间线将使英国在全球范围内更具竞争力和吸引力。"
简化试验以加速药物获取
临床试验仍是药物研发中资源最密集的阶段之一。仅行政流程就可能耗时数月，延缓创新疗法的获取。迈耶认为，更快的启动时间将在商业和科学层面带来可衡量的差异。
"通过减少行政延误，创新药物可以更快地进行研究，并有望更迅速地惠及更广泛的人群。我们预计，更多制药公司将选择在英国开展试验，这将使产业和最关键的是患者都受益。"
如果得以实现，该政策还可能创造一个强化英国研究生态系统的反馈循环。更多试验意味着更多数据、更好的基础设施以及医院、产业和学术界之间更紧密的合作关系。
除政策变革外，AI开始产生影响
迈耶作为制药研发科学家的背景使他能够切实了解AI最能立即发挥作用的领域。他指出了技术已加速进展的两个领域。
"首先，在药物发现方面，AI可以筛选并生成具有正确特性的分子，减少所需的发现周期数量。其次，在靶点发现和验证方面，AI可以挖掘大量基因组学和其他数据集，以识别有前景的生物靶点。如今，这些应用正在产生越来越多源自AI的药物研发管线。"
通过提高早期发现的质量和速度，AI可以缩短从想法到临床候选药物的旅程。但其作用不止于此。
"AI还可以帮助研究人员识别哪些患者对特定治疗可能特别有反应。这有助于临床试验的设计和规划。"
患者分层——预测谁将从疗法中获益最多的能力——正成为AI对转化研究最有价值的贡献之一。
大型语言模型(LLMs)在临床试验中的影响
随着AI的发展，制药公司越来越多地利用它来自动化常规任务，如文档编制。
"在临床试验中，需要生成许多大型复杂文档——例如临床试验方案、临床研究报告等。生成这些文档通常需要数周甚至数月时间。在过去的几年里，许多制药公司已开始使用大型语言模型(LLMs)来协助生成这些文档的初稿版本——LLM的输出随后由人类专家进行审查和核对。"
然而，迈耶提醒，传统LLM在应用于受监管的科学环境时往往表现不足。
"传统LLM可以非常快速地起草文本，但由于缺乏数据和训练，其输出有时会遗漏临床或科学事实基础以及正确的科学术语和参考文献。"
对于临床试验方案等高风险文档，准确性至关重要。任何错误都可能延误批准或危及安全。这正是检索增强生成(RAG)等专业AI技术发挥作用的地方。
"RAG方法使LLM基于可信、最新的信息源，显著提升输出质量。这种方法还加强了可追溯性，并加速了方案等复杂文档的起草过程。"
RAG的整合确保生成模型引用经过批准、可验证的数据源。结果是内容不仅行文流畅，而且符合科学和监管标准。
更智能的试验设计与患者招募
除文档工作外，AI的影响还延伸至试验优化、站点选择和招募领域。
"AI算法可以分析拟议的临床设计，并将其与大量先前试验进行基准比较。基于这些基准，AI可以推导出如何优化试验设计的建议。在最近的一项研究中，我们已经表明，某些变更——例如对入选标准和终点指标的调整——可以显著加速临床试验。"
此类调整听起来可能微小，但可以大幅减轻患者和研究者的负担。更精简的试验更容易开展、招募和按时完成。
AI还可用于在招募任何患者之前模拟试验结果。
"AI可用于预测试验的可能运行情况。它可以进行模拟，有时称为试验的'数字孪生'，预测潜在结果。"
通过计算机模拟建模性能，研究人员可以完善其方法、预见瓶颈并提高成功率。
与发现环节形成闭环
临床开发过程中产生的见解也可以反馈到早期研究中，形成良性改进循环。
"AI可以分析试验数据，例如识别在特定疾病中观察到的特定标志物或基因突变。这些见解随后可以反馈到实验室，用于识别和发现下一代药物分子。"
通过这种方式，AI帮助通过数据连接传统上分离的研发连续体——发现、临床试验和上市后分析。
英国的竞争地位
虽然更快的试验启动时间可能不会直接影响药物分子的发现方式，但它们会强烈影响试验的进行地点。
"更快的临床试验启动时间可能会影响公司选择进行研究的地点。这可能使英国作为临床试验目的地更具竞争力。"
迈耶认为，这种竞争力对于维持英国作为生命科学领导者的声誉至关重要。该国已经拥有世界一流的研究机构和不断壮大的生物技术部门，但获取整合的高质量数据仍然是一个关键制约因素。
理想的AI赋能生态系统
"英国已经是全球生命科学的重要枢纽，但还有更多工作可以做。"
他解释说，理想的AI赋能临床试验生态系统将连接数据集并实现负责任的数据共享。
"AI算法需要大量高质量数据。在理想的AI赋能临床试验生态系统中，研发组织将能够获取生命科学数据，从而改善AI输出。不同的数据源将相互连接，使AI能够获得关于疾病和潜在新疗法的更多见解。"
当与缩短启动时间等政策举措相结合时，数据整合可以彻底改变英国临床研究的速度和质量。
"结合拟议的缩短临床试验启动时间的计划，这可能具有变革性，进一步提升英国作为主要生命科学枢纽的作用。"
数据驱动的临床研究
AI、分析和政策改革的融合为英国生物制药行业带来了关键机遇。如果公司、监管机构和医疗机构能够有效合作，英国可能成为高效、数据驱动临床研究的典范。
对克里斯·迈耶(Chris Meier)而言，目标不是为了自动化而自动化，而是有责任地加速——确保新工具提高准确性、透明度和患者治疗结果。
专家介绍
克里斯·迈耶(Chris Meier)，波士顿咨询集团(BCG)董事总经理兼合伙人
克里斯·迈耶(Chris Meier)是波士顿咨询集团医疗保健业务的核心成员，专注于制药研发、医学和商业主题。他也是该公司数据科学部门BCG X的核心成员。克里斯担任医疗保健业务中医学和创新的全球负责人，以及生物制药领域AI、数据和分析的全球负责人。在加入BCG之前，克里斯曾在制药行业担任首席科学家，从事药物发现研究。在他的工业工作中，他为自身免疫疾病和肿瘤学领域的多种药物分子的发现做出了贡献。
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