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2022.02.22

【新興領域/2022.2焦點】推動藥物發現與臨床試驗創新的數位/智慧尖兵,正掀起投資熱潮

根據StartUp Health最新公布的2021年全球數位醫療投資數據,投資件數成長24%至990件,投資金額更是翻倍至440億美元,超過前兩年投資的總和,雙雙站上史上新高紀錄。顯示數位醫療創新的新貴與創新者的力量,不斷打破投資的天花板。Rock Health統計更指出「研發促進」功能類是2021年美國數位醫療獲投金額最高的功能領域。由於COVID-19對製藥業的新藥發現與開發造成極大的衝擊,也迫使製藥業與CRO服務業加速數位化轉型與突破性創新。無論從一級或二級資金市場,可以發現AI輔助藥物發現、分散式臨床試驗、虛擬試驗、真實世界數據在疫情間更凸顯其重要性與價值。本文將解析疫情大流行間崛起的新興領域趨勢、市場潛力,以及2021年以數位/智慧科技力助新藥開發與臨床試驗的新創鉅額獲投案例。

 

醫藥研發是製藥企業的核心所在,但新藥研發周期長、成功率低和研發費用高一直是該領域面臨的難題。然而,隨著數位科技、生物特徵資訊採集技術、醫療資料數位化與標準化以及人工智慧技術不斷進步,加速藥物開發的速度。

一、AI輔助新藥發現與開發

(一)「AI輔助藥物發現與開發」前景

在新藥開發流程包括:靶點發現、化合物合成、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優化臨床試驗等環節,其中最大瓶頸在於研究的早期階段,尤其是從確定潛在疾病目標(通常是身體內的蛋白質)到測試候選藥物是否能夠達到目標所需的時間。過去傳統製藥方法以生物製造和化學合成為主,必須合成及測試非常龐大數量的化合物,就算是經過層層關卡萃取出新藥品,還必須經過確效及人體試驗等流程,因此能够成功開發新藥的可能性非常低。隨著越來越多人工智慧產業,開始與藥物研發者們合作,在AI輔助之下,各類蛋白質藥或標靶藥物的開發得以突破傳統藥物設計的限制,新藥快速發展的時代即將起飛。

在功能上,AI主要應用其强大的發現關係能力和運算能力協助新藥研發。在發現關係方面,AI具備自然語言處理、圖像識別、機器學習和深度學習能力,可以快速發現藥物和疾病、基因之間的鏈接關係。在運算方面,AI具備的强大認知計算能力,可以對候選化合物進行虛擬篩選,更快的篩選出具有較高活性的化合物,為後期臨床試驗做準備。據市場研究公司Bekryl報告指出,到2028 年人工智慧有可能為藥物發現過程節省超過700億美元。

根據TBRC(2022.1)在其人工智慧藥物發現市場規模報告中指出,全球人工智慧藥物發現市場規模預計將從2021年的7.92億美元成長到2022年的10.42億美元,複合年成長率(CAGR) 為 31.6%。市場的成長主因是全球從COVID-19的影響中復甦,許多公司恢復運營並適應疫情新常態,預計人工智慧藥物發現市場將在2026年達到29.9億美元,複合年成長率為30.2%。

(二)「AI輔助藥物發現與開發」-2021年代表性獲投新創個案

近年來,標榜AI輔助新藥開發的新創公司如雨後春筍般創立,這些新創利用深度學習和自然語言處理技術來瞭解和分析巨量生物科學資訊,包括基因、藥品、專利資料等等,再加上每天逾萬件生醫領域期刊和資料庫內容,來改造藥品研發的過程。在不斷試驗的過程中,發現透過AI篩選藥物的功效較其他現有方法更加迅速有效,因此,吸引全球如輝瑞、默克、葛蘭素、賽諾菲等大藥廠與這些新創公司合作,希望以AI强化産品開發的核心競爭力。

本研究篩選2021年中獲得鉅額投資者,作為AI輔助新藥發現之代表性獲投新創個案。

1.Insitro#4億美元#C輪

Insitro Inc.是史丹福大學著名AI學者Daphne Koller博士在2017年所創辦,總部位於美國加州南舊金山,是一家AI驅動藥物發現與開發的新創公司,利用機器學習和生物學來轉變藥物開發。Insitro公司使用生物工程技術的最先進技術,使其能夠生成高通量功能基因數據庫,透過機器學習對具有深度表型特徵的人群進行統計遺傳學分析,發現潛在靶點以及可能為臨床開發提供指導的特定患者群,從而建立可加快目標選擇和設計及開發速度的預測模型,開發有效的療法。Insitro的AI藥物發現平台主要應用於肝臟和中樞神經系統疾病。早在2019年,Insitro和製藥大廠吉利德(Gilead)簽署了一項為期三年的協議;Gilead為Insitro提供1,500萬美元的資金,以研發非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的治療方法。

在2021年3月15日宣布完成4億美元C輪募資,累計獲投7.43億美元。本輪募資所得款項將用於進一步擴大insitro的平台能力和管道,提供資源以獲取支援性資料庫、互補性技術和平台,以及潛在的授權資産。

2.XtalPi #4億美元#D輪

XtalPi(晶泰科技)在2014年5月由一群來自中國的麻省理工學院量子物理學家在美國所成立的AI運算驅動之藥物研發公司。XtalPi建構智慧數位藥物發現與開發(Intelligent Digital Drug Discovery and Development,簡稱:ID4)平台,該平台結合量子物理、人工智慧與雲端運算技術,能準確預測藥物的多種重要特性,除早期的晶型外,現在還包括活性、成藥性、毒性等等指標,從而綜合加速藥物臨床前研究的效率與成功率。目前已為包括華東醫藥、思路迪、新格元、希格生科、啓德醫藥在內的多家先鋒藥品企業提供藥物研發服務,並自己主導藥物發現的項目約有幾十個,且絕大多數都是世界首見“first-in-class”。

在2021年8月11日,晶泰科技完成4億美元D輪募資,由奧博資本、厚樸資本領投,中國生物製藥集團跟投,紅杉中國、五源資本等早期股東繼續追加投資。此次募資後估值達20億美元。成立迄今已累積7.86億美元,近1年內更是募得超過7億美元,刷新AI輔助新藥發現領域的紀錄。

3.Valo Health#3億美元#B輪

Valo Health公司於2019年成立,總部位於美國麻州波士頓,是一家機器學習和患者數據庫支持的藥物發現平台。該公司透過自主研發的Opal Computational Platform機器學習驅動的雲端藥物開發平台結合獨特的患者大數據庫(超過1.25億患者/年),加速在心血管疾病、腫瘤學和神經退行性疾病方面的藥物發現和開發候選藥物,同時降低藥物發現的成本、時間和失敗率。

Valo Health在2021年1月與3月分別獲得1.1億美元與1.9億美元投資,合計B輪共募得3億美元,該輪募資將用於支持該公司繼續進行新藥發現和開發的項目,進一步擴大其Opal Computational Platform平台、營運資金和其他一般用途。該公司在2019年7月完成了近1億美元的A輪募資,由Flagship Pioneering和PSP Investments共同出資。

4.Insilico Medicine#2.55億美元#C輪

總部位於香港的英科智能Insilico Medicine,成立於2014年,其核心技術是利用深度生成模型 (deep generative models)、强化學習(reinforcement learning)、變換模型 (transformers) 和其他現代機器學習技術來生成具有特定屬性的新分子結構、並預測臨床實驗結果以高效推進新藥研發進程。在2020年英科智能已經為特發性肺纖維化找到一個新的鏢靶藥物,完成從發現到試驗預測的流程。

該公司在2021年6月成功獲得C輪募資2.55億美元,本輪資金將進一步發展其AI和藥物發現技術,以及推進臨床試驗階段。從2014年創立至今,Insilico Medicine已經先後獲得了來自藥明康德、啓明創投、禮來亞洲基金、斯道資本、創新工場等多個知名投資方的重金押注,累計獲投3.06億美元。

5.Exscientia#2.25億美元#D輪

總部位於英國牛津的Exscientia公司,成立於2012年,主要業務是利用AI平台進行自動化的藥物發現。公司創辦人兼CEO Andrew L. Hopkins曾在輝瑞(Pfizer)和學術界工作了14年,其為Exscientia設計藥物研發的自動化演算法。該公司的AI藥物研發平台利用大數據和機器學習的方法,根據既有的藥物研發數據,對特定的靶標自動設計出上百萬種相關的小分子化合物,並根據藥效、選擇性、ADME(機體對外源化學物的吸收)等條件對化合物進行評估和篩選。迄今為止,該公司平均一年內,將7種精密設計藥物從專案啓動階段推進到開發候選階段。值得關注的是,Exscientia曾於2017年5月、7月分別與法國藥企賽諾菲(Sanofi)、葛蘭素史克(GlaxoSmithKline,GSK)簽訂合作協議,協助兩家開發新藥。該公司CFO透露目前有20多個項目正在開發中,其中兩個目前正在臨床試驗,並且公司正在與百時美施貴寶、拜耳、賽諾菲以及幾家製藥公司合作。

2021年4月27日,Exscientia宣布完成2.25億美元的D輪募資,這筆投資由日本軟銀集團的願景基金(Vision Fund 2)領投,之前的投資者包括Novo Holdings和BlackRock也參與了投資,此外還有投資公司Mubadala Investment Co.、Farallon、Casdin和醫療投資機構GT Healthcare等新投資者。從2017到2021年年間,Exscientia完成A、B、C、D四輪共3.69億美元。Exscientia已於2021年10月1日在美國納斯達克IPO掛牌。

6.Owkin#2.25億美元#D輪

總部位於美國紐約的Owkin,成立於2016年,是一家人工智慧醫藥開發新銳公司。Owkin建立AI預測模型和演算法,解析來自於基因數據、可視化數據和患者個人資訊等數據,從新靶點發現、藥物設計、臨床試驗、到患者給藥等各個環節,加快藥物發現和優化藥物開發,最終願景目標是幫助每個患者獲得更好的預後效果。

2021年11月18日,Owkin宣布獲得賽諾菲1.8億美元股權投資,估值跨過10億美元。同時賽諾菲也與該公司達成一項戰略合作協議,透過Owkin AI藥物發現平台開發4種特定類型癌症(非小細胞肺癌、三陰性乳腺癌、間皮瘤和多發性骨髓瘤)的新療法。除了股權投資,根據合作協議,賽諾菲將在3年內支付9,000萬美元,另外,Owkin還有資格獲得額外的研究里程碑金額。

7.Deep Genomics#1.8億美元#C輪

總部位於加拿大多倫多的Deep Genomics,成立於2014年,是一家人工智慧(AI)驅動的RNA療法開發公司,其利用自主建構的AI Workbench平台實現基因藥物的快速發現和開發,主要開發的藥物為空間阻斷寡核苷酸(Steric Blocking Oligonucleotide, SBO)。SBO是一種完全修飾的反義寡核苷酸(ASO),不含DNA碱基,所以RNase H(一種核糖核酸酶)無法識別寡核苷酸與mRNA的結合,mRNA不會被降解(ASO通過RNase H切割降解靶mRNA),SBO是透過阻斷調節蛋白的訪問和修改RNA的二級結構來發揮調節作用的。目前AI Workbench已迭代到3.0版本,支持更常見的複雜疾病的靶點辨識和藥物發現,疾病領域覆蓋神經發育、神經退行性和代謝疾病。

2021年7月28日,Deep Genomics宣布完成1.8億美元的C輪募資,本輪投資由軟銀願景基金2領投,Canadian Pension Plan Investment Board、Fidelity Management & Research Company LLC、Alexandria Venture Investments等機構跟投。所獲資金將用於推動Deep Genomics AI平台的擴建和RNA療法管線的開發。

8.Xbiome#1億美元#B輪

成立於2017年的深圳未知君生物科技有限公司,是中國專注於腸道微生態治療的AI製藥公司。其透過糞菌移植、配方菌等微生物治療方式,實現消化系統及其他系統性疾病的緩解或治療。其中未知君藉由創新型藥物開發模式和自研的AI藥物開發平台,將人工智慧與腸道微生態技術相結合,持續加速微生物藥物研發和臨床轉化。目前,團隊已在腫瘤免疫治療、神經系統和免疫性疾病等領域完成布局,擁有四條自主研發的 First-in-class 微生態藥物管線,與北京大學腫瘤醫院、南方醫科大學南方醫院、北京協和醫院、深圳市第三人民醫院、北京大學第一醫院等國內多家知名醫療機構開展了腸道微生態臨床研究合作,多款微生態藥物在臨床研究中表現出顯著的治療效果。另外,未知君利用活體生物藥和微生物小分子調節劑研究有成,2021年6月未知君的一款腸菌移植(FMT)藥物獲得美國FDA的臨床批件(IND),正式進入臨床試驗階段。據美國FDA的公開數據,這是亞洲地區第一個獲批的FMT藥物。

2021年12月未知君宣布完成B輪1億美元募資,吸引了君聯資本、高榕資本、雲九資本、五源資本、春華資本、山行資本等國內外知名投資機構的加注,資金預計將用於藥物臨床試驗的開展、美國和中國IND申報項目與候選藥物管線的研發;同時,用於積極推動商業授權引進和大藥企合作,加快國際化進程,打造美國創新中心,加快公司技術平台升級迭代,釋放「自主研發+平台賦能」的藥研體系的能量,全面開啓未知君“AI×BT”的新戰略。

二、分散式臨床試驗

臨床試驗是評估醫療行為對人體療效的方式,一般人體臨床試驗分為:【第I期臨床試驗】主要目的是監控藥物的安全性,藉由此階段的試驗,探討藥物對人體所起的生化及物理作用及觀察人體對藥品作用的過程,其中包括如何吸收、分配及新陳代謝等。藉著第I期的研究,研究者將找出適當的治療劑量及給藥時程。【第Ⅱ期臨床試驗】是探討一種藥物或治療方法的安全性及有效性,並評估其對人體的影響。第II期研究的試驗通常把焦點放在特定的醫療狀況。第Ⅲ期臨床試驗】此階段更進一步地評估此藥的有效性及安全性,將新的藥物或治療方法(或標準方法的新用法)與目前的標準療法作比較。將參與的受試者隨機分配到標準組或試驗組,隨機分配有助於避免偏差,並確保研究結果不會受到人為選擇或其他因素的影響。在大部份情況下,只有在第I期和第II期執行成果中顯示具有前景的試驗,才會進入第III期。【第Ⅳ期臨床試驗】是進一步評估長期治療的安全性和有效性的試驗。通常在治療已獲准作為標準用法之後進行。

(一)分散式臨床試驗或虛擬或無場地臨床試驗在疫情時代展現其價值

由於各種複雜的現實情境,藥物開發公司的每個臨床試驗計畫平均只能在全球的幾十個研究站點進行。雖然每個研究站點都盡最大努力吸引附近的患者參與,但大多數患者由於離研究站點較遠,無法參與臨床試驗。尤其是疫情大流行期間,對臨床試驗的註冊和進行造成極大的瓶頸。

然而分散式臨床試驗 (decentralized clinical trial)在疫情期間得到大展身手的應用機會,這種分散式臨床試驗最大的優點在於可擴大受試者招募與參與,讓無法親至醫學中心接受試驗的病患 (如有溝通或行動障礙者) 可透過遠端感應裝置傳送試驗資料,參與改善其健康和生活品質的研究。由於分散式臨床試驗仍在早期應用階段,全球規模最大的生技界盛事BIO 2020年度大會中特別針對其定義、優缺點進行小組討論,參與BIO 2020的製藥業者預測這項新的試驗方式會在疫情結束之後延續使用。

在傳統的臨床試驗中,參與者是通過醫院訪問、醫療診所或使用報紙、廣播等傳統媒體招募的。分散式臨床試驗也稱為「虛擬臨床試驗」(Virtual Clinical Trials)或是無場地臨床試驗(Siteless Clinical Trials),是一種充分利用行動電子設備應用程式、電子檢測設備和線上社交媒體平台等技術直接針對患者,不受地域限制,可覆蓋全球潛在的合格患者。患者可以在特定網站上註冊、添加額外資訊並回答有關人口統計、疾病史和地理位置的調查問卷。此外,虛擬臨床試驗也被允許採集合格參與試驗患者多個來源數據,例如手機、應用程式、智慧手錶和電子患者報告結果等行動設備。虛擬臨床試驗並不是一種新的或單獨類型的臨床試驗,而是對臨床試驗方法的一種修改。虛擬臨床試驗不受地理位置限制,透過使用數位醫療技術,更快地招募試驗人群、降低參與者的流失率,是一種具成本效益並增加參與者多樣性和代表性的新模式。

這類數位分散式臨床實驗 (DDCT) 解決方案市場急速成長,對生醫產業整體的相關利益者來說,是一個具前景的市場。根據Research2Guidance 最近發布一份名為「2018-2026年數位分散式臨床試驗解決方案市場」報告,由於COVID大流行後,加速分散式臨床試驗的數位解決方案和服務興起,預期DDCT技術市場將以38.5%複合平均年成增率,到2026 年達到91.3億美元。儘管虛擬臨床試驗已被醫藥行業,尤其是臨床試驗服務提供商吹捧多年,但一直到新冠疫情的出現才讓許多公司認識到這種技術趨勢的優越性,並且真正地開始實施這種新方法。然而疫情仍在繼續,虛擬臨床試驗並非一時之需,而是成為未來的趨勢。

(二)「分散式臨床試驗」-2021年代表性收購個案

近期受疫情影響,全球醫藥與疫苗研發快速成長,也促進CRO需求激增。在2021年間,我們看到上市公司收購CRO的重大案件,包括:2021年2月愛爾蘭的CRO公司ICON plc宣布以120億美元收購美國的CRO公司PRA Health Sciences Inc,取得以網路平台、可穿戴設備輔助臨床試驗技術。

同年4月美國生技設備大廠Thermo Fisher Scientific以174億美元收購臨床試驗研究機構PPD。PPD 提供臨床試驗全方位服務,包含招募受試者、監測試驗過程、生物資訊分析。

接著在2021年7月瑞典投資公司 EQT 與美國投資銀行龍頭高盛集團 ( Goldman Sachs Group, Inc.)宣佈收購全球前10大CRO公司百瑞精鼎(Parexel International),收購金額預計高達 85 億美金。百瑞精鼎的去中心化臨床試驗使用數位科技遠端招募受試者、線上評估給藥方案,不僅能擴大受試人數與多樣性,患者也不用親自到醫學中心就能參與臨床試驗。自2020年1月以來百瑞精鼎已進行超過 170項與COVID-19有關臨床試驗。

(三)「分散式臨床試驗」-2021年代表獲投新創個案

跨國藥物研發與臨床試驗市場擴大,全球委外研發服務(Contract Research Organizations, CRO)產業跟著水漲船高。特別是COVID-19爆發,更加速新冠病毒治療藥物與疫苗的全球臨床試驗,使得2021年分散式臨床試驗服務的企業成為投資人關注的目標。在一級市場,分散式臨床試驗相關的投資也同樣保持火熱。FINDIT根據Crunchbase資料庫盤點出以下幾家在2021年私募市場中募資表現亮眼的新創公司。

1.Medable #分散式臨床試驗數據平台#3.04億美元#D輪

美國加州以患者為中心的臨床研究雲端平台Medable,在10月26日宣布完成3.04億美元的D輪募資,投後估值超過21億美元。Medable提供了一個全球分散的試驗平台,該平台簡化設計、招募、保存和數據品質,用整合式的數位工具、數據和界面替代孤立的系統,來加速全球採用數位化和去中心化臨床試驗,從而實現無處不在的臨床試驗招募,讓大多數臨床試驗的註册速度大幅提高。Medable的SaaS平台已支持60多個國家/地區的5,000個臨床站點的150項混合臨床試驗,目前累計全球超過100萬的研究參與者和患者。據報導,Medable的一些客戶的註册速度提高了200%,保留率提高了90%,成本降低了50%,該公司在過去18個月內的業務以800%速度成長,吸引投資人目光。

2.4G Clinical#為臨床藥物試驗提供軟體和服務#2.3億美元

4G Clinical成立於2015年,總部位於美國麻州,是一家為臨床藥物試驗提供軟體和服務的新創。該公司提供一個隨機化和試驗供應管理(RTSM)平台,利用自然語言處理(NLP)和整合的供應預測功能,提供雲端100%可配置和靈活的解決方案,來幫助製藥公司快速接觸首例患者(FPI,)並有效實施中期研究變更。該公司的臨床供應優化解決方案4C Supply Ⓡ結合了即時RTSM實際資料,以防止缺貨並減少藥物浪費。在COVID-19疫情大流行初期,也就是2020年4月,4G Clinical宣布推出直接面向患者(Prancer RTSM™ , DtP) 的臨床試驗平台,這是一種分散式臨床試驗(DCT)模式,將進行試驗的場域從研究站點的現場、倉庫和/或中央藥房移到患者家中,以解決疫情期間臨床試驗可能中斷的問題。

由於看好新藥開發與臨床試驗的潛力,加上4G Clinical在2021年收入成長110%,吸引高盛資產管理公司在2021年6月領投4G Clinical 新一輪2.3億美元的投資,這是該公司首次從大型機構投資中籌集資金。

3.Reify Health#臨床試驗患者招募軟體與分散式臨床試驗基礎設施#2.2億美元#C輪

美國麻州波士頓Reify Health,成立於2012年,是一家致力於數位化和加速臨床試驗的雲端軟體解決方案提供商,主要産品是StudyTeam和Care Access。StudyTeam為優化患者招募提供技術平台,支援臨床試驗的研究發起人以及照顧患者志願者的醫生和研究協調員,目前已被安進、阿斯利康和禮來等全球性生物醫藥公司以及65個國家/地區的約4,000個研究站點使用。Care Access主要是設立臨床試驗的研究站點,Reify Health開發了一種創新的專有模型-行動站點車,可以在美國的任何地方進行試驗,這也將在更多國家推出,以進行大規模和分散臨床試驗,可分散研究組織調動必要的資源,將臨床試驗基礎設施直接提供給患者、醫療保健提供者和社區。

2021年8月10日,Reify Health宣布完成2.2億美元C輪募資,本輪投資由Coatue Management領投,ICONIQ Growth和Adams Street Partners以及現有投資者Sierra Ventures和Battery Ventures跟投。本輪投後,將使公司的估值達到22億美元。

4.TrialSpark#創新、分散式臨床試驗技術平台#1.56億美元#C輪

總部位於紐約的TrialSpark,成立於2014年,該公司建立一個臨床試驗的技術平台,透過其創新的試驗設計,可增強臨床試驗速度與高品質數據的獲得。以2018年TrialSpark與諾華合作推出首個臨床試驗站為例,TrialSpark採用創新的臨床試驗實施模式,透過他們在當地合作的醫生辦公室或診所作為試驗站點,解決距離大型學術中心或醫院試驗地點遙遠的患者參與試驗意願不高的問題。新模式擴大了患者參與者的數量,加速臨床試驗。為了支持這種新方法,TrialSpark建立了一個端到端的技術平台,將試驗前端(招募、eConsent、eSource)與後端(數據管理、監測和生物統計學)整合在一起,消除孤立的研究數據。透過篩選大量去識別化的電子病歷資料庫,找到高潛力的試驗「熱點」,在那個地點能夠找到較大量的可能試驗參與者。TrialSpark宣稱其技術平台招募患者的速度比同類研究快1.9倍、可將藥物開發時間縮短50%,同時,TrialSpark可解鎖95%臨床試驗之前未觸及的患者。

TrialSpark已與諾華、輝瑞、賽諾菲與Aditum Bio等製藥、生物技術公司開展臨床試驗外,TrialSpark也正朝向建立一家全棧式製藥公司,目標成為一家比傳統製藥公司更快、更有效的藥物開發公司。TrialSpark在2021年9月30日宣布在C輪募資中獲得1.56億美元。Sam Altman和Lachy Groom領投,新投資者和現有投資者的參與,包括紅杉資本(A輪領投)、Thrive Capital (B輪領投)、Casdin Capital、Dragoneer、Section 32、John Doerr、Spark Capital、Felicis Ventures、Sound Ventures、Arrowmark和之前的投資者。

 三、真實世界數據(RWD)

(一)弭補傳統臨床試驗不足的真實世界數據(RWD)解決方案日益受到關注

在傳統藥物研發臨床試驗體系中,隨機對照試驗(Randomized Controlled Trial,RCT)通常被認為是評價藥物安全性和有效性的標準。不過在RCTs的規劃上,通常為了取得較一致的試驗結果,會對受試者在用藥上進行嚴格的控管、盡力排除不可掌握的變數,讓受試者可完全反應出試驗藥物的效果,另藉由排除外在的變數,提高臨床試驗的成功率。但在現實生活中,病患常會同時使用一種以上的藥物,也因藥物間的交互作用,而造成無法產生與RCTs相同的治療效果,另外藥物的長期療效以及安全性也無法由RCTs的短期試驗中得知,無法完全轉換為現實療效也是RCTs試驗最被人所詬病之處。

近年來,國內外對「真實世界數據」(Real-World Data, RWD)的關注度日益增加,根據美國於 2016 年 12 月時通過《21世紀治癒法案》(21st Century Cures Act),對於真實世界數據(RWD)的定義為:『除了臨床試驗之外,從其它來源獲取有關用藥方式、藥物潛在好處或是安全性方面的數據』。目前越來越多國家使用真實世界數據作為臨床試驗本身不足的補充證據(supplemental evidence),來支持監管决策,包括批准已批准藥物的新適應症。

狹義來說,RWD為來自非實驗型研究之數據,只有電子資料庫或是病歷資料等方能稱為RWD。廣義來說,RWD為隨機對照試驗以外所搜集得到的數據,包括病患健康狀態和常規醫療保健服務等。數據來源包括醫院或保險公司的行政/病歷資料庫,例如電子健康紀錄(electronic health record)、病患自行提供的資訊(例如來自居家監控設備、穿戴式科技、健康追踪等),或是各種因照護或研究為目的而設立的註冊系統等。真實世界證據(Real-World Evidence,RWE)為使用RWD為研究資料來源,經適當分析方法所產生的證據。RWE可為實際臨床應用之描述研究(例如,疾病負擔或醫療資源利用等)、安全監視(例如,藥物不良反應事件統計),及相對療效之數據。透過嚴謹的研究設計,方能得到有意義的RWE。

由於近年來數據存儲技術、生物特徵資訊採集技術、穿戴式裝置的發展,為RWD發展打下了技術基礎,這些技術的進步直接為高品質、高價值的RWD獲取提供了可能性,也讓真實世界數據的相關解决方案,真正有機會在生物醫藥領域中凸顯出自己的價值。再者,AI的進步也提供了分析大型多維RWD(真實世界數據)的新策略,透過預測模型、機器學習、概率因果模型和無監督算法等方式「學習」數以千計的變量和結果之間的關係,從而預測具有獨特特徵集的新患者結果,為臨床試驗提供新的資訊。

根據Meticulous Research®在2021年11月17日發布的報告,預計2021-2028年真實世界證據解決方案市場規模將以11.8%的複合年成長率成長,到2028年將達到44億美元。2021年5月中,國際間五家真實世界數據(RWD)與分析公司:Aetion,Flatiron Health,IQVIA,Syapse和Tempus,日前宣布成立「真實世界證據 (real world evidence, RWE) 聯盟」,以促進使用真實世界證據來支持監管决策。

 (二)「真實世界數據」-2021年代表獲投新創個案

1.Indegene#優化試驗設計、真實世界數據、AI演算法#2億美元#PE輪

Indegene 創立於1998年,總部位於美國紐澤西普林斯頓,在北美、歐洲、中國、日本和印度擁有 3,000 多名員工,為製藥、生物技術和醫療器材公司提供數據和自動化來加速臨床開發、改善法規遵從性、增強客戶體驗並推動商業成功。其中在「臨床試驗」業務上,Indegene為藥物發現和臨床研發客戶,提供臨床試驗設計、患者招募、真實世界數據 (RWD) 、NLP 技術分析和早期生物標誌,來實現臨床試驗設計現代化、識別替代適應症和招募患者。從臨床數據中獲得見解。Indegene在RWD/RWE架構設計,整合HEOR(Health Economics and Outcomes Research)、保險索賠、基因組學、實驗室和其他數據源,並使用NLP的預測演算法,在真實世界患者群體環境中對疾病狀態及其進展進行建模,提供見解。

Indegene在2021年2月從凱雷集團(Carlyle Group)和布萊頓公園資本(Brighton Park Capital)募集了2億美元,將加速其全球擴張,並進一步加強其併購活動。

2.Evidation Health#RWD數據整合與分析平台#1.53億美元#E輪

GE Ventures和Stanford Health Care(史丹福大學醫學中心)在2012年合作成立Evidation Health,總部位於美國加州,專注於創新方法來收集、衡量和改善日常生活中的健康狀況。Evidation建構一個連接個人和企業的雙向平台,在消費者方面,其為美國超過400萬積極參與包括測試數位醫療計畫在內的研究的個人提供價值。在企業方面,Evidation 為生物製藥、醫療技術、大型技術、學術機構、專業協會和政府合作夥伴提供生成證據、設計、測試和部署激發循證行動的能力計畫。

Evidation 的數據平台,使其客戶能够以有臨床意義的方式分析和處理大型感測器和行為數據。其大數據平台可以收集數百個真實世界的連續數據源資訊,包括用戶的智慧型手機、可穿戴設備和患者報告結果,並將它們與EHR、保險索賠、生態環境報告和其他數據連接,量化分析患者的日常生活習慣與健康狀況。平台建立在用戶隱私和對允許的健康數據進行控制的基礎之上,可快速靈活地生成數據,幫助製藥公司深入瞭解人們日常行為對醫療效果的影響。目前與Evidation Health合作的

從 2012年到2021年,Evidation完成從種子輪到E輪的募資活動,共計募集約2.59億美元。最近一輪是2021年3月22日,完成E輪1.53億美元的募資,投資機構有B Capital Group、OMERS Private Equity、Kaiser Permanente Ventures和McKesson Ventures等,其中B Capital Group從B輪後連續跟投。

3.Elligo Health Research#1.35億美元#E輪

總部位於美國德州奧斯汀的Elligo Health Research,成立於2016年,是一家藥物臨床試驗服務提供者。其使命是透過維護可信賴的患者和醫生關係的完整性以及利用電子病歷建立全球研究社群,確保所有患者都能夠獲得臨床試驗。

早在2019年Elligo Health Research就獲得美國FDA的資助,用於研究從電子健康記錄中獲取真實世界數據(RWD)以支持監管使用。獨創的IntElligo Research Stack™臨床技術和Goes Direct®數位化臨床試驗平台,可觸及到70%的缺少臨床試驗資源的臨床醫生。該平台能夠基於對電子健康病歷數據的分析,甄選出適合參加臨床試驗的候選患者,然後通知到該患者的主治醫生,並向其提供臨床試驗所需綜合性服務,包括人力資源、規程培訓、操作技術和基本設施等,使得醫生可以在自己的辦公室,完成患者入組臨床試驗接受試驗新藥治療,實現臨床研究中申辦者、醫生、患者之間的高效對接,突破臨床試驗項目中普遍面臨的患者招募難和醫生參與度低兩方面的巨大挑戰,提升研究實施進度。

4.Aetion#RWD數據生成與分析#1.1億美元#C輪

Aetion成立於2013年,致力於進行真實世界的醫療大數據研究。藥物上市後,Aetion透過分析真實世界數據,追蹤藥物在實際使用過程中的情况,例如哪種治療效果更好、哪些治療方法更適合這些患者,以及如何判斷治療的最佳時機等等,並以此作為指導醫療發展和支付模式創新的重要决策依據。該公司所開發的Aetion EvidencePlatform®(AEP)平台,主要用來執行快速分析和大規模生成真實世界的證據。AEP利用醫療系統的日常臨床和財務互動來解鎖關於醫療治療效果和價值的重要證據,如醫療保險索賠、電子病歷、註册和臨床試驗數據,並在幾天內生成證據,使用戶能够與生物製藥和醫療設備公司即時協作,為患者提供治療解决方案。

目前全球20大生物製藥公司中的12家公司都使用Aetion提供的真實世界醫療大數據服務。此外,歐洲藥物流行病學和藥物警戒中心(ENCePP)也將Aetion作為指定的研究中心,美國FDA也選擇Aetion的AEP來幫助建立藥品批准和安全流程的方法。早在2019年,FDA便擴展與Brighamand Women’s Hospital和Aetion公司的合作,使用RWE預測7項仍在進行的四期臨床試驗結果,這是第一次研究人員使用RWE預測尚未結束的臨床試驗結果。

Aetion在5月11日宣布,完成C輪1.1億美元募資。本輪募資由Warburg Pincus領投,B Capital和Foresite Capital參與投資。Aetion現有的股東New Enterprise Associates(NEA)和Flare Capital Partners也加入了這一輪投資。截至目前,Aetion共籌集2.12億美元。資金的注入支持了Aetion在真實世界證據(RWE)領域的持續發展。

四、結語

新藥開發是全球研發型藥廠的企業核心活動,藥物發現階段主要涉及疾病選擇、靶點發現和化合物合成;臨床前研究階段則以化合物篩選、晶型預測、化合物驗證為主,包括藥物的構效關係分析、穩定性分析、安全性評價和ADMET分析等;臨床研究階段以患者招募、臨床試驗和藥物重定向為主,涉及用藥方案、藥效試驗、患者觀察記錄、優化改進等。

新藥開發原本就面臨周期長、成功率低和研發費用高的難題,加上2020年起COVID-19疫情在全球大流行,封鎖和社會疏離措施更讓臨床試驗計畫面臨重大挑戰。然而綜觀歷史,危機可說是千載難逢的轉機,我們看到人工智慧(AI)正大幅改造發現與研發藥物的流程,有望迅速找出前景看好的候選藥物,幫助藥廠在開發新冠肺炎和其他重大病症藥物時,减少所需花費的成本和時間。另外,數位分散式臨床試驗(DDCT)解決方案也克服地理位置限制,讓試驗參與者可以選擇就近的試驗站點或是直接提供受試者在家進行的方案,這些都是數位科技賦能所帶來的便利。在疫情大流行之前,很少有CRO向客戶提供全方位的虛擬臨床試驗服務,而這些試驗目前正在各地持續地順利進行。另外一點值得肯定的是,COVID-19大流行的影響之一是監管和行業對遠距文件審查和遠距監控的接受,例如為了在大流行期間支持臨床試驗的連續性,包括美國FDA在內的眾多監管機構允許使用遠距/虛擬技術和流程,以及加速監管單位利用真實世界實證(RWE)來推進COVID-19療法開發。

展望未來,隨著AI與數位科技的進步,將加速破解藥物發現與開發的困局,相信有更多投資人會投入更多的資金支持這些科技賦能新藥發現、臨床試驗和新工具建立的新創企業。

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