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 巴石一 发表于: 2019-12-13 10:03:59|显示全部楼层|阅读模式

[性健康] 新型避孕药还要再等10年?看AI的

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源自:中国新闻周刊
  避孕药研发领域近来捷报频传!
  12月4日,美国兰德拉生物医药公司宣布成功研发出女性月服避孕药,已做完动物活体试验。此前11月19日,印度医学研究理事会宣布,该机构已成功完成了世界上首款注射式男性避孕药的临床试验,并已送交印度药物监督管理局审批。这种避孕药被设计用于替代输精管切除术,有效期为13年,之后失效。
  无论是女性用还是男性用避孕药取得突破,对于人类来说都是一种福音。此次的女性月服避孕药是由哈佛医学院的乔瓦尼·特拉弗索博士及其在麻省理工学院的同事共同研发的,这一研究成果已发表在《科学·转化医学》杂志上。这一研究在2019年先后获得了比尔及梅琳达·盖茨基金会的两轮总共6800万美元的融资。

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印度的Risug需要医生将药物注射进男性体内

新型避孕药全面开花
  这种女性月服避孕药的最大优势是长效,相当于一些药物的缓释胶囊,胶囊大小与普通鱼油片剂相同。药物服用后到达胃部,胶囊开始溶解,然后释放出一种六臂星形聚脂结构,可在胃里停留至少3周,并释放出防止怀孕的合成孕激素,主要通过抑制卵巢排卵来实现。
  研究小组对6头母猪进行了两种类型的月服避孕新药测试。实际上这种试验并没有检测这些药是否真有避孕作用,而只是观察了它们释放的合成孕激素水平,然后将这些数据与5头使用日服口服避孕药的母猪的激素水平进行比较。
  结果表明,两种形式的月服避孕药都比日服避孕药释放激素的速度更慢,时间更长。但是,这种药只是有动物试验的结果,后续还需要经过人体三期临床试验,如果成功,才能获得美国食品与药物管理局(FDA)的批准。因此,从时间上看,至少还要等待6~10年,这种长效避孕药才能提供给人们服用。
  比较起来,印度的男性避孕药Risug有更大的优势,它已经通过了人体三期临床试验(该药2002年就在印度进行了人体一期试验),共有303名志愿者参与试验,成功率为97.3%,而且无副作用报告。这也意味着,印度的男性避孕药更可能在最短的时间内(约2年)获得印度药品监督管理局的批准并上市。
  Risug是“指导下可逆性抑制精子”的英文缩写,是由一种名为苯乙烯-马来酸酐的共聚物制成的凝胶状物。医生将药物注射进靠近睾丸的输精管,带有正电荷的凝胶可损坏精子的头部和尾部,导致其不育。
  如果在避孕期间,夫妻又想生孩子,也有办法可恢复其生育能力。该药可通过第二次注射破坏凝胶,让后者不会再损害精子,精子即可恢复正常功能。比起男性的手术切除输精管的绝育方法,这种注射的方式要比手术方便和高效得多,而且是可逆的,因此市场前景可能更为看好。
  不过,Risug也有竞争对手,那就是男性口服避孕药。2019年3月,洛杉矶生物医学研究所和华盛顿大学的研究团队宣布了他们正在研发的一种名为11-β-MNTDC的男性口服避孕药,其活性成分是一种改良的激素,具有雄激素和黄体酮的联合作用,雄激素可维持性欲,黄体酮能抑制精子生成,因此副作用小。遗憾的是,这种男性激素避孕药上市至少还需要10年时间。

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兰德拉公司的女性月服避孕胶囊(图右),在胃部溶解后释放出六臂星形聚脂结构(图左),可在胃里停留至少3周。

AI助力新药研发
  这些情况表明,即便在今天,要想研发一种有效的药物和疫苗,依靠传统的方式也需要付出巨大成本,同时研发周期长、成功率低。根据美国塔夫茨大学药物研发中心的评估,研发一种新药并上市需要27亿美元。英国《自然》杂志则指出,新药研发成本约为26亿美元,耗时约10年,成功率不到1/10。
  如果能够采用人工智能(AI)和大数据进行数字化药物研发,就会大大加速新药研发进程,这也成为各大制药公司和研究机构采取的战略。其实,AI介入药物研发已有60多年的历史,现在已渗入医药研发各个阶段,主要集中在新药发现和验证阶段。
  AI可以参与发掘药物靶点、挖掘候选药物、高通量筛选、药物设计、药物合成、预测药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性、病理生理学研究及新适应症的开发(老药新用)。其中靶点筛选是近期AI+药物研发最热门的领域,两者相结合的应用也能让老药获得新用。
  AI用于药物研发的一个最近的例子是2019年7月流感疫苗“涡轮增压”的诞生。澳大利亚弗林德斯大学的研究团队采用了一种称为“萨姆”的智能算法,能够学习现有成功的疫苗和失败的案例,以判别疫苗对流感是否有效。然后,研究人员又创建另一套有数万亿个虚拟化合物的智能程序,称为“疯狂的化学家”。“萨姆”与“疯狂的化学家”协同工作,选择了最有效的疫苗选项,现在已经进入临床试验阶段。
  不过,现阶段数字化药物研发在癌症药物和神经系统药物上投入比较多,而避孕药和其他药物领域较少。即便如此,在庞大的市场需求刺激下,避孕药和流感药物都会像癌症药物一样获得数字化研发的青睐,从而在未来有可能减少成本投入、加快研发周期和提高成功率,研发出为公众和市场所需要的多种药物。
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