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诺华数字化创新解析:真正的“药神”,AI、大数据、数字药物的先行者【大药企创新】

作者:高康平 2018-08-23 08:00

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技术带给医药行业无尽的财富,造就了医药行业的高度繁荣。


以人工智能、机器学习、大数据、移动医疗等为代表的数字化技术正在重塑医药行业,为行业带来崭新面貌。动脉网近期推出“医药数字化转型”专题,全面解析技术驱动下的产业变革。专题请戳这里


本期数字创新案例的主角是诺华制药,这家由瑞士三大化工巨头合并而来的“年轻”公司,既有百年老店的阅历和深厚家底,也有创新公司的基因和执行力。

 

在过去的近二十年中,诺华一直以创新药、并购闻名于世,并取得了巨大的商业成功。但同时应该看到的是,数字创新也是其探索的重要方向——内部管理数字化、商业数据洞察、AI+药物发现、数字工具赋能患者,诺华一直走在数字创新前沿。

 

诺华历史:跨越三个世纪的化工巨头华丽转身


诺华的历史,就是一部并购整合的历史。1996年,瑞士化工巨头Ciba-Geigy(汽巴-嘉基)和Sandoz(山德士)合并,新组建的公司更名为Novartis(诺华,拉丁语“新技术”的意思)。向前追溯的话,Ciba、Geigy、Sandoz公司各自有一百多年的历史,三家公司的主营业务有一定重合,包括染料、纺织品、化工产品、药品等。

 

历史上,为应对美国、德国化工企业的竞争,Ciba、Geigy、Sandoz公司曾在1918年短暂结盟,组成巴塞尔股份公司,该公司在1950年代解体,后Ciba和Geigy在1971年合并。最终,在1996年,三家公司再次走到了一起。

 

诺华发展历程

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图源:诺华年报


2000年,诺华在纽交所挂牌上市。为进一步聚焦到医药业务,诺华在2000年将农用化学品和种子公司Syngenta(先正达)分割出来。在接下来的两年,诺华再度将食品、饮料部门独立出来,并将仿制药业务整合为一个独立的部门(命名为山德士)。

 

在2014-2015年调整之后,目前诺华公司的业务分为创新药、爱尔康(眼科)、山德士(成熟药品)三个部分,其中创新药部门又再分为Novartis Oncology和Novartis Pharmaceuticals。

 

按诺华2017年年报,诺华全年收入491.09亿美元(+1%),其中创新药业务收入330.25亿美元(+1%),爱尔康收入60.24亿美元(4%),山德士收入100.60亿美元(-1%)。

 

诺华得以保持多年的高增长,因素非常多,包括合并前几家公司打下的底子、持续地并购带来优质资产、仿制药业务、产品特需经营、产品升级改造等。

 

合并之时,诺华就已经是一家销售达362亿瑞士法郎,总资产达580亿瑞士法郎,拥有190亿现金及现金等价物的化学工业和药品巨头。充足的资金也为诺华持续地扩张打下了基础。

 

而更重要的一点是,诺华有持续推出“重磅炸弹”的能力,包括在1997上市的Valsartan(缬沙坦)、2001年上市伊马替尼(格列卫),以及之后推出的Gilenya(芬戈莫德)、Cosentrx(Secukinumab)等。

 

这些产品为诺华带来了丰厚的市场回报。仅以缬沙坦和格列卫计,两款产品的累计销量超过1000亿美元。另据诺华官网信息,目前有接近30个重磅新药已经进入临床Ⅲ期,超过10款新药已进入审批阶段。

 

特许经营(产品代理)是诺华的另外一大特色,按诺华年报,其代理的重磅产品包括依维莫司(Afinitor/Votubia)、奥法木单抗(Arzerra)、拉罗司(Exjade and Jadenu)、帕比司他(Farydak)等,这些产品每年为诺华创造了数十亿美元的收入。当然,产品改良、老药新用,也为诺华带来了丰厚收益。

 

另外非常有意思的一点是,诺华还是制药巨头罗氏的股东之一,每年将从罗氏获得一笔不菲的投资收益。2016年这笔收入是4.64亿美元,2017年则为4.56亿美元。

 

数字化转型是诺华企业战略之一

 

诺华认为,数字技术正在改变医疗保健行业,影响从药物研发到医生为患者提供诊疗的全流程,比如传感器的应用正在帮助研究人员和医生手机更多患者对治疗的反馈,以获得更精准的治疗。

 

另一方面,人口老龄化、慢性病、癌症发病率增加,对医疗保健服务提出了更高的要求,也带来了卫生系统的压力。这些将更助于推动数字技术在医疗健康行业的应用,为患者和社会带来更好的医疗服务。诺华的重要策略之一就是推动数字化转型,并巩固其在医疗保健领域的地位。

 

诺华认为,数字技术的应用将在药物创新、疾病诊断、药物研究、应对人口老龄化、医疗服务支持方面发挥作用。首先,作为治疗辅助工具的数字技术的出现也开始改变传统的医疗理念。例如旨在治疗药物滥用和帮助糖尿病患者管理疾病的移动应用已获得美国食品和药物管理局(FDA)的许可,将传统药物与帮助患者遵循健康行为的数字技术相结合,有望为患者提高护理质量和治疗效果。

 

其次,数字技术正在改变医生诊断和治疗疾病的方式。比如越来越多的传感器技术正在帮助研究人员和医生收集有关患者健康及其反应的信息,应用统计学方法和人工智能相结合的方法挖掘医疗数据,并提供诊疗建议。

 

更为重要的是,数字技术将转变药物研发的方式,数据和人工智能的结合将实现复杂的生物模拟,这些工具已被FDA视为临床前动物研究的替代品,以评估潜在新药的毒性。随着数字工具的普及,它们可以缩短研究时间,提高实验药物安全有效的可能性。

 

诺华在年报中称,推动数字化转型(Drive a digital transformation)是其重要策略。“我们正在寻找新方法,在我们业务的各个方面利用数字技术的力量——包括研发、销售和运营,来提高成本有效性和效率。特别关注的是高级分析(advanced analytics)。人工智能和其他技术可以帮助我们从临床试验,我们与医生的日常互动以及其他来源的大量数据中提取见解。”

 

诺华数字转型战略

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图源:诺华年报


下面,我们将看到,诺华在各个环节应用数字化工具和理念。

 

诺华在各环节的数字创新

诺华案例.png

动脉网制图


1
利用机器学习及计算机视觉技术筛选化合物,加速药物研发


诺华正在利用机器学习技术,让计算机模拟实验室试验,正在进行的项目有20个,目标是在改进药物设计的同时减少所需的时间和资源。

 

诺华在2018年5月发表的文章中称,诺华科学家最近开创了一种特殊类型机器学习的进步,称为深度学习,模仿眼睛和大脑如何处理视觉图像。我们的眼睛以不同的色调感知光线,紧密协调的神经网络将这些模式转换为我们与周围环境中熟悉的物体,面部和其他生物相关联的颜色和形状。从自然界中获得启发,诺华团队模拟了相同的方法并教授计算机化的神经元网络如何识别实验化合物在细胞中诱导的微妙变化。

 

该团队最初使用监督方法进行深度学习,这意味着他们必须教会系统如何识别治疗中的特定效应 ,例如细胞形状或蛋白质活性的变化 ,然后系统才能识别出这些效应。他们通过展示用已知以特定方式起作用的化合物处理的细胞图像来训练网络,以便学习与不同药物机制相关的视觉模式。然后,他们使用100多种神秘化合物处理的细胞图片对其进行了测试。这一研究被发表在Bioinformatics上。

 

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机器学习算法学会识别细胞对不同药物的反应方式的微妙差异。左图:用药物治疗会在细胞内形成孔洞。右图:用不同的药物治疗导致形成不同的细胞图像。图片来自Mark Bray / Novartis。

 

NIBR传染病科实验室负责人William Godinez说:“这表明系统有可能从数字图片转变为对药物在细胞内生效的生物学理解,预测几乎100%准确。”

 

药物发现中的一个耗时部分是测试化合物对患病细胞样本的反应,这个过程通常需要对每个样本进行细致的分析,以找到具有生物活性的化合物。为了加快筛选过程,该团队正在使用机器学习算法识别图像,以快速预测哪些未经测试的化合物可能值得进一步研究。

 

他们从3000种化合物开始,但最终目的是扩大机器学习的使用范围,以筛选诺华化合物库中的约150万种化合物。

 

机器学习算法还可用于在临床试验期间对各种类型的医学图像进行分类,并将该数据的特征与患者对治疗的反应相匹配。然后,这些算法可能有可能预测未来患者对实验治疗的反应,为研究人员提供信息,帮助他们将化合物的测试重点放在最有益的患者身上。

 

除了自主创新之外,诺华还在2017年6月与IBM Watson Health达成了合作,用人工智能技术来改善乳腺癌治疗方案。稍早之前的几个月,诺华与Cota Healthcare也进行了类似的合作。

 

值得注意的是,诺华在AI+药物发现上的巨大投入与今年2月履任的新CEO Vasant Narasimhan不无关系,他出身于1976年,毕业于哈佛医学院,对新技术非常推崇。在他任诺华全球药物开发主管和首席医疗官时,曾主导将机器学习和人工智能应用于诺华已的药物开发和历史数据挖掘。

 

现在这一计划得到了延续,由诺华全球药物开发IT主管Achim Plueckebaum负责,他和他的团队为诺华全球药物开发部门(GDD)设计了一个新系统,并在18-24个月内将原有的信息系统、数据与管理迁移到新系统上。

 

这一计划被Plueckebaum称之为“开胸手术”,在内部有一个代号STRIDE——Systematic Transformation Initiative for Development Excellence(系统创新,追求卓越)。系统应有的功能包括提交和文件管理系统,全新的研究入口,全新的高性能计算环境,以及新的临床试验管理系统(CTMS)等新系统。这些系统之间还能互相通信,方便数据调用。

 

STRIDE完成之后,还有两项新任务将要上马——Nerve Live和42,Nerve Live是一个预测分析平台,将分析和机器学习算法应用于临床试验操作,诺华正与美国机器学习公司Quantam Black合作以完善该平台;42的概念来源于《银河系漫游指南》,指的是创建一个数据集,为疑难杂症提供解决方案。

 

2
临床研究、市场数据分析的数字转型


7月末,诺华宣布了与Medidata旗下公司SHYFT的合作,合作主要包括两项内容:

 

l  STRATA数据平台,用于汇总和管理越来越多的第三方和专有商业数据源;

l  LUMEN Insights Platform从历史数据中提取价值,为商业活动提供指导。

 

诺华与SHYFT的合作扩展了其与Medidata的现有合作,Medidata主要提供临床实验管理的数字化解决方案和工具。加上SHYFT的市场数据,诺华对数据的高效利用从临床延伸到市场。

 

3
数字疗法和药物开发


今年3月,诺华与Pear Therapeutics公司合作开发新型处方数字治疗药物,旨在有效治疗疾病和改善患者临床结果的软件应用。

 

这一合作主要是三个方面的内容:

 

  • 诺华和Pear Therapeutics合作开展处方软件应用,旨在治疗精神分裂症和多发性硬化症患者;

  • 协作将诺华在生物医学研究和临床开发方面的领导地位与Pear在数字治疗方面的专业知识相结合 ;

  • 诺华继续采用新兴数字技术来加强研发并为患者提供更好的治疗。

 

诺华早在Pear Therapeutics A轮和B轮融资之时就投资过Pear Therapeutics。Pear Therapeutics也表示诺华从最初就持续关注着它们,两家公司的合作进行得也非常融洽。

 

Pear Therapeutics目前最成熟的产品名为ReSETTM。ReSETTM 是FDA首个通过的电子药物,用于治疗药物滥用障碍症(SUD)。让患者重新控制药物上瘾症。能够对一系列依赖兴奋剂、大麻、可卡因或者酒精依赖治疗中起到辅助作用。虽然已经通过FDA认证,但是还没有实现商业化,还在进一步测试中。

 

实际上,在2013年,诺华就投资了一家类似的公司——Proteus Digital Health,该公司制造了一种获得FDA批准的可嵌入药丸中的传感器,用以追踪患者的药物依从性,并据此研究治疗双向障碍和精神分裂症的解决方案。

 

诺华数字创新成果,百年老店焕新生

 

诺华在2017年8月宣布任命Bertrand Bodson为公司的首席数字官,Bodson将负责制定和执行公司范围内的数字转型战略,包括着手改善公司在药物发现和开发中使用数据的方式,与患者、医生和其他利益相关者合作,以及自动化业务流程。

 

Bodson此前任职于EMI音乐、Sainsbury's Argos等公司,在他任职期间,曾成功地将Sainsbury's Argos从传统零售商转变为英国第三大在线零售商。设立首席数字官这一职位,代表了诺华尝试数字化转型的决心和执行力。

 

创新药企业的“魔法”其实非常简单,找到一种新药,并迅速将其商业化。而最大的影响因素就是“找到”新药的速度,以及商业化的能力。

 

在生物技术、基因编辑、人工智能等新技术推动之下,“找到”新的化合物和商业化的方式正在变化。诺华希望能够适应这种变化,并维持其在医疗保健领域的优势地位,数字化转型是诺华的重要方向,这一理念也已深入诺华的研发、临床、患者服务等各个环节,正在等待开花结果。


注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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