GATC西弗吉尼亚州在肝癌新药的人工智能分析中发挥了重要作用——这项分析为客户节省了难以估量的时间和金钱。GATC西弗吉尼亚州总部位于西弗吉尼亚大学创新公司大楼，是加利福尼亚州欧文市GATC Health的子公司，与加州和犹他州的GAC团队合作，为加州生物制药公司A28 Therapeutics进行这项分析。A28专注于癌症治疗药物的开发。
我们采访了GATC首席商务官Ty Lam和A28 Therapeutics创始人兼首席执行官Stanley Lewis，了解这次合作的意义。
正如我们之前报道的，GATC利用其人工智能多组学高级技术（MAT）平台简化了制药过程。该平台可以模拟人体生理和生化反应，预测药物的安全性、有效性及是否存在脱靶副作用，甚至在进入实验室之前。
Lam和Lewis均表示，在加入GATC之前就已经认识。Lewis曾是一名内科医生，拥有25年的临床研究、药物开发、患者护理和教学经验，目前担任GATC的顾问委员会成员。
Lewis的前雇主开发了一种名为AT-100的药物，具有潜在的抗癌作用。“这对我来说是一种非常有趣的药物，”他说。但由于该公司不打算继续开发抗癌用途，Lewis成立了A28 Therapeutics，购买了AT-100，并着手将其用于癌症治疗。
AT-101是一种静脉注射药物，每周两次，每次约两小时。临床试验分为三个阶段。第一阶段测试药物的安全性；第二阶段针对患有该疾病的患者，确定剂量、给药时间和初步疗效（即概念验证）；第三阶段则是真正评估药物是否有效。
GATC的分析是在第一阶段之后和第二阶段初期进行的。
Lam解释说，他们之所以达成合作，是因为彼此熟悉，并且MAT AI平台能够在计算机上“虚拟”运行临床试验。Lam向Lewis提议：“为什么不合作，让A28成为第一个使用我们平台进行此类预测分析的客户呢？”
Lewis认为这个想法很棒。“能够将这种技术应用于我正在开发的药物，并更深入地了解它——包括副作用、其他适应症以及如何使用AT-101分子——这将是非常酷的事情。”
整个过程大约用了两周时间。他们共同确定了Lewis希望从报告中学到什么，以及他有哪些可用的数据输入AI系统以进行分析。
Lam指出，GATC是一家虚拟公司，来自摩根敦和其他城市的团队参与了此次项目。当所有数据输入完成后，实际的AI分析仅用了不到三个小时。
我们问Lam如果没有AI会花多长时间。他说：“这根本无法完成。”传统的临床试验需要耗费大量时间和资金，并且涉及许多试错过程。从技术角度来看，无法通过其他方式获得如此详细的分析结果。
Lewis将这一分析比作一群博士合力研究。它帮助发现了以前未注意到的问题，可能有助于调整开发协议、时间或剂量。
“如果这能让你更有信心，降低风险，你可以通过这种方式节省大量时间和金钱，而不是通过试错。”“我们很高兴推出这种新的AI辅助药物开发方法。我们认为这将改善我们开发药物的方式，帮助我们降低风险并避免一些陷阱。”
Lewis提到，大约90%进入开发阶段的药物最终都会失败。所有的错误都会增加成本。“等到有一种药物成功时，你在其他失败的药物上已经花费了很多钱。我认为AI在这方面真的可以提供很大帮助。”
这种方法避免了许多昂贵的“坑洞”，这些成本最终会转嫁到最终上市的药物价格中。
对于AT-101，GATC的分析生成了关于药物在体内移动方式、停留时间、生物积累（即药物沉积位置）、ADME（吸收、分布、代谢和排泄）以及重要的终点匹配等预测。
他们解释说，测试药物需要设定一个临床终点——即实验室指标，以判断药物是否改善或未能改善疾病。在进入临床试验之前，必须先设定一个终点。
通过终点匹配，可以将终点与药物的作用机制结合，AI可以帮助确认所选终点是否合适。AI可能会揭示更好的终点。
AT-101已经在85名患者身上进行了测试，显示出良好的耐受性和“显著的抗癌活性”。接下来，Lewis表示，AT-101将进入剂量优化和在肝癌患者中的概念验证阶段。
临床试验数据将提供给GATC，A28也计划再次与GATC合作，以了解该分子还有哪些其他用途。“我期待着未来与GATC的合作。”
Lam表示，GATC的观点是“每位制药客户都是终身客户”。MAT AI工具可以为他们的所有研究提供洞察力，特别是在发现新药方面。
Lam指出，与A28的合作只是MAT平台功能的一部分。该平台还可以进行早期发现——定位和验证需要影响的体内目标以治疗疾病，并发现和验证可用于影响这些目标的化合物。
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