電生理信號+AI分析 快測藥物副作用
【明報專訊】傳統測試新藥的流程是,先做動物測試,觀察有沒有療效和副作用;效果滿意的話,才做人體臨H測試。但即使這樣,仍需要使用相當多的動物和時間。有初創公司研究出一套新方案,只需使用小量動物組織,比較這些組織在落藥前後的電生理信號,再配合人工智能技術分析,就可快速預測藥物會否對人類產生副作用,節省大量時間和動物!
明報記者 薛偉傑
攝影 劉焌陶
腸律藥理智研(香港)有限公司首席執行官廖婉杏表示,早在2010年,醫學界已開始將動物腦組織或心臟組織切片,放在一片微電極陣列晶片上研究電生理信號。而她則想到,動物的其他器官(例如腸和胃)切片,也可用這種方式量度電生理信號,比較落藥前後的波形,以此判斷那種藥物會否對動物產生副作用(例如嘔吐、腹瀉等)。
腸律藥理:3小時可分析50種藥物
由於人工智能技術在2022年開始變得火熱,廖婉杏更想到建立一個人工智能模型,利用人工智能技術代替人類肉眼,比較落藥前後的波形,以節省時間。因為人類肉眼只能比較那些波形的24個特徵,分析時間也很長;但人工智能技術卻可比較10萬個至數十萬個特徵(視乎不同的模型),而且分析時間短得多。要測試一隻藥物會否引致某一種副作用,傳統動物測試至少要向6隻動物餵服藥物,然後觀察牠們有沒有出現副作用。因為即使同一種動物,體質也有差異,部分會出現副作用,部分不會。因此若改為使用動物的某個器官的切片比較落藥前後波形,也同樣至少要做6次測試。但若用人類肉眼來分析和比較6對波形,就要用上一星期。相比之下,使用一部配備GPU晶片的桌面電腦,運行人工智能軟件大約3小時就可分析和比較300對波形,即相當於測試了50種藥物會否引致那種副作用。而且,這個方案也可用少很多動物。單以一隻臭鼠(Suncus Murinus)的腸和胃來說,就可以做10至13次藥物測試,還未計其他器官。
由2022年至今,該公司使用臭鼠等動物的腸胃組織切片,比較落藥前後的電生理信號波形,已經測試約250種西藥(其中約七成是市場上流行的),涉及的副作用大約100種。其中,有13種副作用的動物電生理數據測試已非常成熟,可利用有關結果預測人類服食同一種藥物後是否也會有那些副作用,精確度達到90%以上。這13種副作用包括:與胃和腸道相關的嘔吐、噁心、腹瀉、腹痛、胃腸道不適,以及出現在其他器官上的頭暈、乏力、驚恐、感覺異常、胸痛、浮腫、皮膚炎、皮疹等。
預測人類結果 精確度高逾九成
為什麼只使用腸胃組織切片,也可以推測其他器官會否出現副作用呢?廖婉杏解釋,因為同一物種的所有器官的細胞都擁有相近或相同的「受體」(能夠傳導細胞外信號及在細胞內產生特定效應的分子),所以就算只使用其中一個器官的組織,也有可能測試到那些在其他器官上才出現的副作用。
暫時來說,以這個做法預測人類服食某藥物之後有沒有上述13種副作用,會較為精確。若用來預測有沒有其他副作用,精確度較低,但未必不可行,可能只是該公司未找到和其他副作用有關聯的腸胃電生理數據。
當然,若使用腦部切片的電生理數據預測服藥後會否頭暈;或者使用子宮切片的電生理數據預測服藥後會否流產等,應該會較容易找到關聯,以及準確率較高。該公司也希望逐步測試腸胃以外的其他器官切片的電生理數據,將來能夠最大化地利用任何一隻供測試的動物。去年,該公司開始測試某些動物的膽囊、膀胱、子宮切片的電生理數據。只是這些器官的數據暫時還不夠多,未能建立人工智能模型。
最大化利用動物測試
該公司希望和跨國大藥廠合作,為對方提早預測新藥會否令人體產生副作用,從而降低新藥的整體開發成本。若有副作用,就建議調整配方,或者加入一些抑制副作用的成分。但由於該公司成立不到年半,她預期和跨國大藥廠的磨合需時,可能要大約3年後,該公司的方案才能真正商業化。
廖婉杏又表示,除了預測藥物有沒有副作用之外,這個方案還可以預測藥物有沒有正面的作用。該公司最近就發覺,有兩種現時作其他用途的藥物,原來也可以止嘔。即是說,在舊藥中發掘新用途。