在國家“創新驅動發展”戰略及鼓勵藥物創新政策的推動下，中國醫藥產業發展步入創新紀元。臨床研究的需求呈現哪些新特點？又面臨哪些創新挑戰？

6月27日，在2019國際創新臨床研究大會上，零氪科技創始人兼CEO張天澤基于12份行業研究報告，發表《醫療大數據及人工智能臨床應用研究》主題演講，為中國及全球創新藥研發瓶頸的突破，提供新的視角和實踐經驗。

洞察痛點

“站在全球視野不難發現，藥企腫瘤研發管線增長了63%。2018年抗腫瘤藥后期研發公司超過700多家，90%的腫瘤后期研發管線聚焦靶向藥和創新藥。此外，全球銷售額超過500億美元的藥企中，85%的企業擁有強勁的腫瘤管線。”張天澤用一組數據闡明在過去5年間，腫瘤藥品管線已成為創新藥研發的主體。

技術突破、市場需求和資本追捧，造就了醫藥產業一派欣欣向榮的景象，但背后亦暗藏著諸多創新的挑戰。一是腫瘤藥品研發慢、研發貴、研發成功率極低。具體而言。腫瘤藥Ⅰ-Ⅲ期臨床試驗所需年數平均為9.6年，高于非腫瘤藥物的5.4年，2018年全球TOP15的藥企研發支出超過1000億美金，但腫瘤藥物的研發成功率持續下降，2018年降至8%，低于新藥整體研發率11%。

“對腫瘤藥品研發而言，更大的挑戰來自于精準診療趨勢。”張天澤分析道，在精準診療趨勢下，由1個病種轉變為N個細分病種，給藥企帶來了兩大問題，“一是研發變難了，因為患者入組的范圍和患者分群的細化，單個臨床試驗的時間和財務成本顯著上升；二是藥品適用的患者人群細分離散，導致醫生教育和患者管理難度變大，對藥品上市后的銷售造成挑戰。”

通過羅列不同靶點的全球上市藥品和臨床在研藥品個數，張天澤給予現場觀眾最為直觀的量化數據。以EGFR為例，全球上市藥品為23個，而臨床在研藥品高達124個，“不僅大靶點研發非常熱，小靶點的研發也開始出現扎堆現象，說明這是一條非常擁擠的精準診療研發賽道，”他坦言，靶點研發上的“擁擠”，導致藥企會在臨床入組階段，競爭臨床研發資源。

當前倍受全球矚目的抗癌療法，非PD-1／PD-L1免疫療法莫屬。張天澤認為，作為過去5年臨床研發領域的成功案例，O藥（Opdivo）與K藥（Keytruda）的相互競爭，充分說明適應癥開發和商業化銷售，已經成為腫瘤藥企的兩個平行戰場。“通過O藥與K藥在美國市場的月度銷售追蹤不難看出，2014～2016年間，O藥的適應癥獲批相對順利，極快地拉動了藥品銷售，”他解釋道，“而K藥在2016年后在適應癥開發上獲益，臨床和商業表現很快追上O藥。”

發現價值

“大數據及人工智能助力臨床研究，這不僅僅是大會主題，而是過去3年，乃至未來3年整個行業都在尋找的臨床研究破局點。”而國外醫療大數據與人工智能領域的探索，以及國內監管政策的開放，似乎也都驗證了這樣的觀點。

2018年2月，大洋彼岸傳來重磅收購消息——羅氏宣布擬以19億美元收購腫瘤大數據公司Flatiron Health。時隔4個月后，羅氏又與癌癥基因檢測公司Foundation Medicine達成并購協議。

法國小說家莫泊桑曾言，“瞎子的國度里，獨眼龍就是國王”。

“我們相信羅氏“睜開一只眼’，是希望擁有基于醫療大數據看藥品的臨床表現，以進行臨床試驗設計和更多適應癥開發的能力，這樣研究設計的確定性和預期設計就會比以前高很多。”張天澤認為，這樣的能力一旦被大家看到和發現的話，那就會越來越多的人想擁有這樣的能力。

此外，基于高質量的醫療大數據，AI技術也開始在臨床研究中得以應用。臨床階段，醫療大數據及AI技術可以優化試驗設計，提升執行效率及成功率。舉個例子，基于臨床試驗數據，Acornai通過開發AI解決方案，幫助藥企及CRO公司更高效地設計與執行臨床試驗。此外，在臨床前藥物發現階段，藥企也開始利用AI技術，在尋找苗頭化合物等方面，加速藥物發現的速度。

與此同時，監管政策也開始鼓勵真實世界數據在臨床試驗中的探索應用。2019年5月，CDE公開就《真實世界證據支持藥物研發的基本考慮》征求意見，明確真實世界證據的6大應用場景，認可真實世界研究在適應癥開發中的重要作用。

“我們看到了很多機會與突破點，大家爭前恐后地嘗試，但現實和理想總有差距，”張天澤認為，“如果數據未經思考，目標未經設定的方案，想要‘變’出數據，得到的挫敗一定比收獲多得多。”

科研級數據驅動的“雙輪”業務

若想實現醫療大數據及AI技術驅動臨床應用研究，離不開臨床科研級數據，而為了鍛造這種科研級數據，張天澤及其團隊在這個領域前后開展了近十年的探索，并投入了大量的人力、技術等研發成本，才最終產生優于傳統方式的結構化數據處理方案。而這也是推動零氪業務飛速發展的核心驅動力。

談及零氪的業務模式，張天澤用了“雙輪”來描述，“我們一邊幫助臨床專家管理好病歷，開發好數據的價值，一邊幫助藥企進行新藥適應癥的研發，加速新藥上市進程。”

整體而言，從靶點、適應癥及臨床試驗策略開始，到臨床研究落地中的患者招募、上市后的醫生認知，再到藥事服務、用藥支持與患者管理，證據收集進行適應癥擴展，零氪具備藥品全生命周期的服務能力，可以在各個環節中提供解決方案。

基于腫瘤專病數據隊列，零氪可以提供Virtual Trial Simulation，優化試驗方案設計，并為患者招募與真實世界研究提供先導策略。“就好比虛擬的實驗室平臺，零氪的合作伙伴，可以在上面嘗試性填入實驗方案，看看在全國臨床中心中，患者分布和入組預計情況如何。”張天澤補充道，“我們還同患者簽署知情同意書，與醫院科室、醫生簽訂數據與科研合作協議，在合法合規的前提下，為行業提供數據驅動的患者招募，以‘例數+時間’創新助力患者快速入組。”

此外，零氪創新RWS的執行，助力臨床研究高質高效地開展，從2018年至今，已經幫助專家在ASCO等全球性醫學年會上發表16篇科研學術成果。通過數據洞察業務，零氪幫助藥企制定更好的上市策略，“在一個疾病里看透疾病臨床操作、臨床實踐，幫助企業更好地了解市場，了解醫學研發策略，預判在未來2-3年是否具備競爭力。”張天澤說。

談及創新，張天澤認為，問題導向的務實創新十分重要，“醫療AI的應用需要建立在高質量的數據基礎上，并且需要相應的服務體系和場景，讓價值落地。”因此，基于零氪的務實創新，他認為高質量的數據必須能夠回答4個問題：解決什么臨床問題？整合哪些真實世界數據？數據整合和處理的SOP是否規范/留痕可追溯？數據分析的方法學是什么？“由此產生的真實世界數據顆粒度高，才能真正可信具有說服力。”