疫苗开发要12-18个月 怎样才能给它提速？
人类历史上，依靠有效的疫苗，让曾经令人闻之色变的流行病（例如小儿麻痹症）濒临灭绝的例子屡见不鲜。自从新冠病毒病（COVID-19）疫情爆发以来，开发有效的疫苗就是长久预防感染和控制疫情扩展的重要举措之一。根据世界卫生组织（WHO）在3月26日的统计，世界范围内有54项新冠病毒疫苗开发项目，其中Moderna公司的mRNA疫苗和康希诺公司的腺病毒载
《自然》子刊：提速一万倍！新型AI算法如何探秘药物晶体结构？
近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的科学家们建立了一个名为ShiftML的机器学习程序，用来预测分子中的原子在磁场中的移动状况。这项研究发表在了《Nature Communications》上，表明AI可以帮助化学家们用比传统建模方法更快的方式，来破解晶体的分子结构。如今的许多药物都是以粉末状固体的形式生产出来的。但是，要想充分了解药物中的活性成分进入体
强强联手 胰腺癌创新疗法临床3期试验提速
近日，Novocure公司与US Oncology Research公司联合宣布将合作推进名为PANOVA-3的关键性临床3期试验的进展。PANOVA-3将检测Novocure公司研发的肿瘤治疗电场（Tumor Treating Fields）与蛋白结合型紫杉醇（nab-paclitaxel）和吉西他滨（gemcitabine）这两种药物构成的组合疗法，在治疗无法切除的局部晚期胰腺癌患者时的疗效。
各省如何提速新药研发？安徽最高奖千万
火车跑得快，全靠车头带。创新药要发展，自然也离不开政策这个“火车头”。7月17日，安徽省政府办公厅出台的《支持现代医疗和医药产业发展若干政策》（下称《若干政策》），既对全省医疗、医药产业的发展指明了方向，也对创新药发展做出了巨大鼓励。用数字说话从《若干政策》可知，安徽省要加大鼓励创新药械产品研发。此趋势，可立足本省，从内、外两个维度窥得一二。对内，安徽省大力提高研发补助额度。从研发所需设备到临床试
器械临床试验机构备案待提速
医疗器械临床试验管理机构可以借用药物临床试验人员吗？用于临床试验的医疗器械，一定要有独立的库房吗？医院内部组织的相关培训，必须要发证书吗？……近日，在高级研修学院主办的医疗器械临床试验机构备案管理培训班上，学员们纷纷就“备案制”在落地过程中的具体问题向授课老师问询。“医疗器械临床试验机构备案工作自今年1月1日实施以来，已经有110多家医疗机构成功备案，其中，包括非药物临床试验基地30多家，但离预期
雄安建设提速 将高标准配置医疗资源
中共中央、国务院日前批复了《河北雄安新区规划纲要》（以下简称“《纲要》”），新华社4月21日对《纲要》进行全文播发。《纲要》共分为十章：总体要求；构建科学合理空间布局；塑造新时代城市风貌；打造优美自然生态环境；发展高端高新产业；提供优质共享公共服务；构建快捷高效交通网；建设绿色智慧新城；构筑现代化城市安全体系；保障规划有序有效实施。《纲要》在第六章“提供优质共享公共服务”中指出，坚持以
进口药注册提速 国人能更快吃上新药吗？
春节前两天，CFDA发布“进口药品注册审评审批”的相关征求意见稿，核心涉及进口药品再注册程序及编号方式，若落地将提升药品进口再注册效率，行业内一片叫好。高兴之余，有业内人士表示，此项改革仅涉“皮毛”，真正影响药品进口效率的“特别规定”未被提及。“特别规定”究竟是什么？此项规定是否及如何阻碍了药品进口效率的提升？未来该如何改革？2月13日，CFDA发布关于公开征求《关于进口药品注册审评审
基因测序提速46倍 诺禾致源借阿里云绘制基因科学蓝图
2017年的最后一周，我国启动了“中国十万人基因组计划”，绘制中国人的精细基因组图谱，这是我国在人类基因组研究领域实施的首个重大国家计划，需要在四年内完成全部的基因测序与分析任务。作为六家单位之一，北京诺禾致源参与了此次十万人基因组计划，借助阿里云的计算和存储能力，诺禾致源能在17分钟内就加载完1万个人类全基因组数据，仅用1.5小时就可完成单个基因测序pipeline，比此前快了46倍
儿童罕见病新药如何提速？
根据这个长达14页的指导性草案，儿科罕见病新药研究可能面临减免一些临床研究的需要。这个草案的中心，是如何减少需要服用安慰剂的患者的数量。和所有的新药研究一样，儿科罕见病临床试验需要对比控制组和治疗组的患者，从而发现新药的疗效。而控制组的患者接受的是没有药物活性的安慰剂。指南草案“可以消除对某些临床研究的需求。并且当需要儿童临床研究时，可以减少接受安慰剂的儿童数量，接受可能有用的药物”。
提速30万倍！谷歌AI可准确预测化学分子性质
今年2月，《自然》封面报道了用人工智能诊断皮肤癌的重磅研究，彰显了人工智能在疾病诊断上的无限潜力。近期，谷歌（Google）的博客上刊登了一篇文章，介绍了谷歌在人工智能与机器学习领域取得的最新进展。在这篇文章中，谷歌与DeepMind以及瑞士巴塞尔大学（University of Basel）一同做出了突破——利用机器学习的方法，他们能准确预测分子的性质！这对于药物发现来说，有着重要的里程碑意义。