藥物研發失敗是個技術問題嗎？

劉心力

Glen de Vries是Medidata聯合創始人兼聯合CEO。Medidata 1999年創立于紐約，開發和銷售用于臨床試驗的軟件，2019年被法國達索系統收購。

大數據技術改變了很多行業，包括對數據最為敏感的藥物臨床試驗領域。比如，為器官甚至人體建模被視為未來實現精準醫療的顛覆性技術。不過，Medidata聯合創始人Glen de Vries認為，藥物研發的成敗不完全是個技術問題。他于1999年在紐約創立了Medidata，為制藥公司提供臨床試驗數據采集和管理工具。據他觀察，項目管理的失敗同樣可能使優秀的藥物進入不了市場。

2019年10月，法國工業軟件巨頭達索系統以58億美元收購了這家公司，這是達索自創立以來的最大收購。達索系統的本業是管理飛機研發，與Medidata所從事的領域看似完全不相關，不過在達成交易的雙方看來，兩家公司所從事的工作其實是相同的：對足夠復雜的事件做出有效管理—長周期、高投入、高風險，這三個飛機研發中面臨的難題同樣也是新藥研發要面對的。

Yi：很多公司都在收集可穿戴設備或者患者醫療消費記錄方面的數據，以及計算發病概率、建立社會風險管理模型，最終作出商品推薦。Medidata所從事的數據采集和商業模式與之有何不同？

V：非常不一樣。我們不是通過商業模式創新來服務客戶，我們的工作首先是為藥品收集證據，從而驗證藥品的可用性。其次，我們和客戶的合作絕大多數是為了落地一個新產品，包括新藥、新的化合物、新的分子以及一些醫療器械。相關數據不僅來自可穿戴設備收集，還產自大量的傳統醫學數據，比如患者、照料他們的醫生護士、醫學血樣實驗室、影像科，甚至來自于更新的測試，如遺傳基因檢測的結果。我們會把各種數據結合起來，據此建立模型。這個模型和商業模式不同，它表達的是哪種藥適合哪種類型的患者，使客戶可以基于該模型開發出盡可能精準的治療藥物。我們最初只收集“某種疾病用某個藥所產生的某一個特定效果”的數據。采用新模式后，我們可以采集更大規模的數據，其中既包括在當次臨床試驗中的數據，也包括大量可以獲取的公共數據。

Yi：精準醫療是否需要為每個病人建模？成本是否因此升高？

V：精準醫療在某種程度上代表了全球新藥開發以及生物技術發展的新模式。現在，基本上新藥品在推出過程中都自含了一套所謂的決策支持體系。所謂決策支持就是到底這種藥適合哪種患者;對醫生以及患者來說，什么藥能帶來最大的益處;哪些相應的標準能夠加以評判，來幫助他們決策。從這個意義上說，所有的新藥都有一套體系來說明它怎樣能夠最有效。

一個傳統的醫療產品從臨床試驗到上市所花的時間和經濟成本是巨大的，時間一般在10年左右，經濟成本達到10億美元都非常正常。現在我們實際上已經多次幫助客戶成功減少了這方面的開發時間和開支，以更快的速度拿到他們所需要的證據、建立針對某種患者的特定模型、判斷患者適合哪種藥，從而實現精準醫療。事實上，精準醫療能夠為客戶帶來的，更多是節省成本，而不是增加成本。

Yi：精準醫療的“精準”是精準到個人還是只是精準到更小的群體？

V：疫苗是一種“治療”，它所針對的是非常廣大的人群。還有像靶向抗癌藥物，它們針對某些細分人群提供針對性的靶向治療。未來會出現越來越精準化的醫療，開發新藥、治療方式的研究也會發生非常大的變化。與原先針對的一大群人相比，現在的醫療更多關注每一個個體。比如我們有兩類產品，一類針對醫生，用來獲取醫生的數據;還有一類針對患者，這些系統能夠與患者的智能手機、傳感器連接，直接得到一系列數據，從而更好地幫助臨床試驗的申辦方找到適應某些更細分人群的標準以及最合適的治療方式。

Yi：AI技術的發展對Medidata從事的數據獲取和建模工作帶來哪些改變？

V：新藥開發是一個推進十分艱難的領域，相關數據以及洞見只能從接受臨床試驗的受試者身上獲取。這是新藥開發的復雜性和挑戰性。以前要開發一種新藥，需要經歷各種挑戰，比如很難找到患者、可能針對的疾病非常罕見，或者患者病得非常嚴重以致達不到入組要求，便難以開展有效的臨床試驗。所以我們的AI團隊開發出了SCA（合成對照組）。原理是將其他臨床試驗數據、歷史性數據整合進來，在臨床試驗中減少患者入組，同時也減少成本。對照組的數據是真實的，來自于另一個臨床試驗，它不是人為合成的。隨著精準醫療的進一步發展，原先大規模征集患者數量的做法將會發生變化，藥物研究針對的對象范圍會越來越小，越來越精準。未來，在研制新藥的臨床試驗中，我們不僅可以從真實的患者身上獲得數據，從其他的臨床試驗中獲得對照數據，還很有可能從虛擬的試驗中獲得數據，這些豐富的數據來源令人期待。

Yi：達索系統和Medidata身處不同的領域，兩者的可協同之處是什么？

V：除了為研究人員提供研究工具，我們也做數據管理和分析，等于是提供了一個證明藥物有效的生命周期。藥物通過驗證成功上市后，未來進入生產、物流、分銷環節，相關的數字虛擬內容以及技術是達索系統平臺能夠提供服務的部分。從治療理念的產生到最后在人體內發生作用的全過程都可以涵蓋和包括。我們把這個延長的服務過程稱作藥物的“全生命周期管理”。其實，10項新藥研發里，只有兩款新藥最后能走到客戶手中，很大程度上是因為沒有好的全生命周期管理平臺支撐它們走到最后。

Yi：藥物研發的失敗多大程度上是理論錯誤，多大程度上來自于管理工具的缺失？

V：其實兩種原因都有。影響新藥開發的，不僅是藥物本身的問題，還有很大部分是項目管理的問題，比如成本，還有各種各樣的因素會讓好的藥物最終找不到合適的受試者，尤其是未來的精準醫療的藥物，因為它只針對非常小的那一部分對象。藥物試驗失敗很大程度上是項目管理的原因，如果找不到那一部分的患者，這個藥物就是不成功的。我們能夠做的，是基于我們的數據，幫助新藥開發者精準找到合適的患者，從而省掉傳統臨床試驗過程中為尋覓合適的試驗對象花費的大量時間與金錢。

Yi：Medidata創立于1990年代，在今天使用的技術、思想，或者在開發的產品中，哪些在10年前是沒有的？

V：人類面對的問題不是越來越少，而是越來越多了。不僅僅是2020年的這次疫情，跟2019年相比，（當然，很大程度上也是因為疫情）有的人不去看病了，或者慢性病不看了，甚至有生命危險的疾病也不去加以注意了。即使在疫情最終解除后，還是會有無數的人繼續得病。但是，我仍然看好這個行業的未來。因為人們對于醫療健康以及生命科學有著前所未有的重視。過去二十多年的時間里，當我的朋友問起與我職業相關的內容時，他們不一定聽得懂我的解釋，但是今天幾乎所有人都知道什么叫臨床試驗，每個人都知道它的意思是什么。以前，只有行業里的專業人士才知道通過大數據的分析能力能做出更好的臨床試驗，但是他們沒有強烈的緊迫感。然而現在，無論是公眾還是專業人士，他們的需求與緊迫感都加強了。