AI何以成“藥神”？｜鈦媒體深度 原創(chuàng) 林志佳 鈦媒體 收錄于話題 #鈦媒體深度 75個內(nèi)容

（圖片來源：Unsplash）

▎鈦媒體TMTBase數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，通過AI技術(shù)來輔助藥物發(fā)現(xiàn)與研發(fā)的企業(yè)，全球有300多家；布局該賽道的投機(jī)機(jī)構(gòu)，有880多家。隨著藥企巨頭們向AI藥物研發(fā)砸錢，初創(chuàng)企業(yè)還有機(jī)會嗎？

鈦媒體編輯丨林志佳

新藥研發(fā)是人類發(fā)展中極具風(fēng)險和復(fù)雜度、耗時最漫長的技術(shù)研究領(lǐng)域之ー。英國《自然》（Nature）雜志有一組數(shù)據(jù)顯示，新藥的研發(fā)成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到十分之一。

2018年上映的《我不是藥神》電影中，慢性白血病患者需要終生服用的正版格列衛(wèi)，一盒整板售價高達(dá)2.35萬元人民幣。患者為了維持生命，每年服用格列衛(wèi)成本就需要接近30萬元。高額的藥物研發(fā)成本，導(dǎo)致一些正版藥物在專利期售出天價，加之一部分藥物尚未被納入醫(yī)保范疇，很多患者都面臨“救命藥吃不起”的窘境。

但隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，通過AI算法取代人力篩選，讓AI制造出藥物似乎正變?yōu)楝F(xiàn)實。數(shù)據(jù)顯示，相比傳統(tǒng)新藥研發(fā)每年將近2000億美元的費用，使用AI技術(shù)可以減少約35%的新藥發(fā)現(xiàn)成本，周期時間也從5至10年縮短至1-2年，甚至有可能幾個月內(nèi)完成。

如今全球企業(yè)對AI制藥技術(shù)關(guān)注度明顯上升，關(guān)于AI新藥研發(fā)力度逐步增強(qiáng)。

近日，英國調(diào)研機(jī)構(gòu)Deep Pharma Intelligence發(fā)布的一份關(guān)于AI制藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告顯示，截至2021年第二季度，利用AI技術(shù)實現(xiàn)藥物發(fā)現(xiàn)、生物標(biāo)志物開發(fā)和先進(jìn)研發(fā)環(huán)境的企業(yè)，全球大約有300家，另外有880多家投資機(jī)構(gòu)入局這一賽道。其中，有21家為CRO（合同研究組織）企業(yè)，31家傳統(tǒng)藥企，以及29家科技化工公司。中國AI制藥企業(yè)占比達(dá)到2.5%，即大概有7-8家AI制藥公司總部在中國。

市場規(guī)模方面，頭豹研究院發(fā)布的報告統(tǒng)計顯示，全球藥物研發(fā)市場持續(xù)增長，2020年規(guī)模達(dá)1915億美元（約合人民幣1.24萬億元），預(yù)計2023年達(dá)2168億美元。

其中，美國藥物研發(fā)市場2020年規(guī)模占41.83%，達(dá)801億美元；中國藥物研發(fā)市場規(guī)模持續(xù)增長，2020年達(dá)270億美元（約合人民幣1745.87億元），預(yù)計2023年達(dá)493億美元。該報告預(yù)計，在2023年前，中國藥物研發(fā)市場規(guī)模有望超過美國的一半。

在萬億級市場規(guī)模下，眾多明星基金和投資人跑步入場，包括比爾·蓋茨的基金會信托基金、谷歌風(fēng)投、BAI資本、軟銀愿景基金、紅杉、啟明創(chuàng)投、五源資本、真格基金等，這些機(jī)構(gòu)大多在AI制藥賽道中押注了晶泰科技、英矽智能、星藥科技（Galixir）等多家公司。

中國互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭們也早已布局AI制藥。去年9月，騰訊推出AI驅(qū)動藥物研發(fā)平臺“云深智藥（iDrug）”，用于臨床前的藥物設(shè)計、篩選和優(yōu)化；字節(jié)跳動AI Lab去年12月開始在北京、上海和美國山景城招聘藥物發(fā)現(xiàn)科學(xué)家，開展AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)和制造研究；隨后華為也發(fā)布了藥物研發(fā)算法工程師的招聘啟事，并和中科院上海藥物研究所合作，推出了基于AI開發(fā)平臺ModelArts的藥物聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)。更早之前，百度、阿里巴巴也都已先行落子。

毫無疑問，AI+制藥，成為了當(dāng)下沒人敢錯失的賽道。

不過，雖然眾多巨頭企業(yè)跑步入場，但AI制藥行業(yè)存在巨大的未知數(shù)，商業(yè)前景還有待驗證，迄今為止還沒有一款由AI發(fā)現(xiàn)的新藥問世。上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授陳海峰指出，AI不是萬能的，這一技術(shù)如何改變制藥業(yè)，還有諸多問題仍待解答。

那么，AI 制藥行業(yè)究竟是未來百億新藍(lán)海，還是像共享單車、社區(qū)團(tuán)購一樣，資本蜂擁卻淪為燒錢大戰(zhàn)？

全球AI藥物研發(fā)企業(yè)不完全統(tǒng)計表格（來源：鈦媒體App）

從量變到質(zhì)變，AI開始尋藥

6月3日下午，中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)會議中心，一場關(guān)于AI技術(shù)論壇上，一位外國演講嘉賓吸引了在場所有人的目光。

盡管臺下沒有任何翻譯設(shè)備，但在場所有人都聚精會神仔細(xì)看著演講者的PPT。中國著名神經(jīng)生物學(xué)家、清華大學(xué)藥學(xué)院長聘教授魯白在論壇現(xiàn)場形容這位嘉賓是：“他是一位學(xué)者創(chuàng)業(yè)，也是少見的既能發(fā)表論文，還能寫書的企業(yè)家。”

這位外國嘉賓就是AI新藥研發(fā)商英矽智能（Insilico Medicine）創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官、計算機(jī)科學(xué)家Alex Zhavoronkov博士。

Alex畢業(yè)于加拿大皇后大學(xué)，后來在美國約翰霍普金斯大學(xué)取得生物技術(shù)碩士學(xué)位，在莫斯科國立大學(xué)獲得生物物理學(xué)博士學(xué)位，擁有計算機(jī)和生物兩個技術(shù)方向的求學(xué)經(jīng)歷。并曾在英國生物老年醫(yī)學(xué)研究基金會擔(dān)任首席科學(xué)官，他還是美國巴克衰老研究所的客座教授，甚至寫過一本名為《跨越衰老》的書。2014年，Alex創(chuàng)立了英矽智能這家公司。

此次演講中，Alex主要宣傳英矽智能在今年2月底發(fā)布的一項重要成果：在不到18個月內(nèi)，英矽智能利用自主研發(fā)的AI藥物研發(fā)平臺，完成了從概念到臨床前候選化合物發(fā)現(xiàn)的整個過程，發(fā)現(xiàn)了泛纖維化的新靶點，并針對該靶點設(shè)計了治療特發(fā)性肺纖維化（IPF）的臨床前候選藥物，該候選藥物已被證明在臨床前的體內(nèi)體外實驗中具有顯著療效，且成本遠(yuǎn)低于常規(guī)藥物發(fā)現(xiàn)的投入。

事實上，藥物研發(fā)是一個系統(tǒng)性工程。從生命科學(xué)的基礎(chǔ)研究開始，然后到靶標(biāo)（點）的發(fā)現(xiàn)。靶標(biāo)是指和疾病進(jìn)程有關(guān)的，并且可與藥物分子相互作用的生物大分子，如蛋白質(zhì)或核酸等。

當(dāng)靶標(biāo)確定以后，就可以根據(jù)靶標(biāo)發(fā)掘潛在的命中化合物（Hit），然后通過數(shù)輪合成優(yōu)化，最后獲得臨床前候選化合物。藥物的臨床前研發(fā)主要包括藥學(xué)研究（CMC）、藥效學(xué)研究、藥代動力學(xué)（DMPK）及安全性評價，完成臨床前研發(fā)并申報臨床試驗（IND）獲批后，方可在人體上開展臨床階段的研究。藥物的臨床階段研究同樣挑戰(zhàn)重重，I期、II期、III期臨床試驗，每一輪都面臨長耗時和高風(fēng)險，完成了臨床試驗后藥物需要提交上市申請，只有獲批的藥物最終才能流入市場。

中科院院士、中國科學(xué)院上海藥物研究所研究員蔣華良指出，每年全球只有30-50個新藥可以上市，原創(chuàng)新藥則更少，大概在15個左右。而人類的疾病共有4500多種，90%以上的藥是無藥可治的，做藥卻又是一個復(fù)雜的過程，需要上千種技術(shù)，高風(fēng)險、周期長、投資高。例如，四大神經(jīng)退行性疾病之一的阿茲海默癥，近20年來僅上市了一款新藥。

傳統(tǒng)的新藥研發(fā)模式下，每一款新藥上市動輒需要數(shù)十年，耗費數(shù)十億美元，且90%以上的新藥都沒能走到終點。周期長、成本高、成功率低是新藥研發(fā)面臨的普遍難題。

那么，英矽智能究竟是如何做到用AI技術(shù)進(jìn)行藥物研發(fā)的呢？

具體來說，英矽智能團(tuán)隊花了近7年的時間，構(gòu)建了數(shù)百個AI模型（每個模型負(fù)責(zé)一項特定任務(wù)）集成到該公司自主研發(fā)的一體化AI平臺 Pharma.AI中，并通過大量的組學(xué)數(shù)據(jù)、論文庫數(shù)據(jù)、臨床實驗數(shù)據(jù)等不斷地對AI算法進(jìn)行訓(xùn)練驗證和迭代，從而開發(fā)了針對藥物研發(fā)三大痛點的AI藥物研發(fā)軟件，它們包括：創(chuàng)新靶點發(fā)現(xiàn)引擎PandaOmics、小分子的設(shè)計和生成引擎Chemistry42、以及臨床試驗結(jié)果預(yù)測平臺InClinico。

在創(chuàng)新藥物研發(fā)項目中，首先，團(tuán)隊利用PandaOmics引擎的復(fù)雜評分機(jī)制，通過數(shù)據(jù)分析幫助靶點發(fā)現(xiàn)（該項研究也發(fā)表在《Science》雜志中）；其次，用經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗證的小分子設(shè)計引擎Chemistry42，基于蛋白結(jié)構(gòu)或者配體結(jié)構(gòu)進(jìn)行化合物的設(shè)計和篩選，幫助找到具有特定屬性的小分子化合物，實現(xiàn)從苗頭化合物的發(fā)現(xiàn)一直到臨床化合物的確定；第三，利用人工智能引擎InClinico，指導(dǎo)正確的臨床實驗方案。

值得注意的是，Pharma.AI平臺通過處理多模態(tài)大數(shù)據(jù)并構(gòu)建復(fù)雜的疾病模型用于靶點選擇，實現(xiàn)包括數(shù)百個模塊，如生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）、自然語言處理（NLP）引擎和統(tǒng)計組件——所有模塊均可協(xié)同工作。并在此基礎(chǔ)上再通過發(fā)現(xiàn)的20個驗證靶點中篩選出了一個全新的靶點，優(yōu)先用于進(jìn)一步分析。

簡單來說，英矽智能就是通過大數(shù)據(jù)模型，讓AI技術(shù)實現(xiàn)推理創(chuàng)造，使得AI從量變走向質(zhì)變，探索新的藥物發(fā)現(xiàn)方法。通過AI平臺的深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)計算，實現(xiàn)從靶點發(fā)現(xiàn)到化合物篩選，從化合物合成到臨床實驗設(shè)計優(yōu)化，最后走進(jìn)人體臨床實驗全過程。

創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)表示，AI技術(shù)的自動化、規(guī)模化和可解釋性優(yōu)勢，讓它成為極具潛力的藥物設(shè)計新思路。此次英矽智能的發(fā)明是一個完整的、產(chǎn)品化的解決方案，也標(biāo)志著業(yè)界首次對AI進(jìn)行科學(xué)驗證，并將其用于新藥研發(fā)。“第一次把整個新藥研發(fā)流程打通”。

2021年6月，英矽智能完成2.55億美元C輪融資，領(lǐng)投方為華平投資，跟投方包括啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場、CPE源峰、紅杉資本中國基金、BV百度風(fēng)投、禮來亞洲基金等20多家明星機(jī)構(gòu)，堪稱豪華。據(jù)彭博社此前報道，英矽智能正考慮籌資約3億美元在美國IPO。

Alex告訴鈦媒體App，英矽智能正在靶點發(fā)現(xiàn)、化合物設(shè)計、化合物合成優(yōu)化等領(lǐng)域布局，并計劃把自主研發(fā)的創(chuàng)新藥物管線推進(jìn)到臨床試驗階段。據(jù)悉，英矽智能利用人工智能驅(qū)動發(fā)現(xiàn)的、針對IPF的候選化合物已于去年底進(jìn)入臨床前研究階段，這將是全球范圍內(nèi)首例由人工智能發(fā)現(xiàn)的具有全新靶點、全新化合物的潛力藥物，預(yù)計在2021年底進(jìn)入臨床試驗階段。

（圖片來源：受訪者提供）

與傳統(tǒng)藥物研發(fā)流程類似，目前AI制藥產(chǎn)業(yè)鏈大體分為：新藥發(fā)現(xiàn)（Drug discovery）——臨床前研究（Pre-clinical development）——臨床研究（Clinical development）——FDA審核批準(zhǔn)（Regulatory approval）——新藥上市等。而AI藥物研發(fā)主要聚焦的疾病領(lǐng)域為癌癥、精神類、心血管、肝腎腸胃、呼吸系統(tǒng)等。

不過現(xiàn)階段，大部分企業(yè)都集中于早期化合物合成與篩選，或者更早的靶點發(fā)現(xiàn)階段。

智源研究院發(fā)布的一份報告指出，在全球兩百多家在AI制藥賽道布局的公司中，一半以上都是在藥物發(fā)現(xiàn)階段，其中81家公司做新的侯選化合物的挖掘。

對此，BAI資本投資副總裁侯曉林對鈦媒體App表示，“出現(xiàn)這樣狀況的一個原因是，傳統(tǒng)新藥研發(fā)要超過10年，整個AI制藥企業(yè)也沒有發(fā)展這么久，長的比如晶泰科技也是一家成立六年多的公司，短的也不到兩三年。從藥物研發(fā)到臨床試驗的整個過程依然需要花很多時間，AI制藥企業(yè)無法跳過臨床前和臨床階段大量的實驗，直接成藥是不太現(xiàn)實的。”

成立13年以來，BAI資本累計投資超200家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，實現(xiàn)14個IPO和40余家獨角獸，主要布局中早期企業(yè)，投資領(lǐng)域涵蓋零售、消費及服務(wù)，內(nèi)容及媒介創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)科技及軟件，前沿科技及底層技術(shù)等方面。在加入BAI之前，侯曉林畢業(yè)于清華大學(xué)，就職于軟銀中國資本，任投資副總監(jiān)，更早在百度任職。在AI制藥領(lǐng)域，侯曉林和BAI資本團(tuán)隊布局了星藥科技（Galixir）、星亢原neoX生物、康邁迪森等明星公司。

侯曉林認(rèn)為，AI的介入，可以減少大量的試錯和返工時間，節(jié)省研發(fā)成本，縮短研發(fā)周期，這對藥廠和CRO公司來說是很有意義的事情。因此，盡管目前很多公司都在產(chǎn)業(yè)鏈早期階段，但隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI制藥公司有望布局整條產(chǎn)業(yè)鏈。

“早期藥物發(fā)現(xiàn)早期藥物發(fā)現(xiàn)整體可以從另一角度分為兩個階段，生物機(jī)制發(fā)現(xiàn)階段和臨床前研究階段。像蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析、靶點發(fā)現(xiàn)都屬于前者，而化合物發(fā)現(xiàn)、活性、毒理、藥理優(yōu)化等環(huán)節(jié)屬于后者。AI可以預(yù)測超大規(guī)模的分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，更加準(zhǔn)確高效地預(yù)測分子的屬性，進(jìn)行虛擬篩選，大大提升了研發(fā)的速度、降低了研發(fā)的成本。”侯曉林在接受鈦媒體App專訪時表示。

實際上，在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，晶泰科技做的就是一個AI技術(shù)參與的閉環(huán)。據(jù)晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO馬健博士介紹，針對新靶點，AI可以首先針對靶點結(jié)構(gòu)，生成涵蓋了巨大的化學(xué)空間的化合物集，并從中初步篩選出一系列潛在有效的化合物；隨后，使用AI與基于量子物理原理的算法對這些分子的活性進(jìn)行篩選、排序，結(jié)合靶點和細(xì)胞層面的實驗，對化合物關(guān)鍵的成藥性質(zhì)進(jìn)行更精細(xì)的驗證與優(yōu)化，并將真實世界實驗數(shù)據(jù)反饋給AI模型，用于新一輪的化合物生成、設(shè)計，行程循環(huán)。如此迭代，可依靠AI與少量有針對性的合成實驗，快速、精確地鎖定各方面性質(zhì)理想的候選化合物。馬健認(rèn)為，晶泰科技自主獲得高質(zhì)量實驗數(shù)據(jù)與模型驗證的能力是算法不斷完善提升、構(gòu)建數(shù)字孿生的藥物研發(fā)系統(tǒng)的關(guān)鍵。

晶泰科技（XtalPi）成立于2014年，是一家以數(shù)字化和智能化驅(qū)動創(chuàng)新的AI藥物研發(fā)公司，其“底層物理計算結(jié)合AI”的模式頗受看好。2020年9月獲3.188億美元的C輪融資，稱其創(chuàng)造了當(dāng)時全球AI藥物研發(fā)領(lǐng)域融資額的最高紀(jì)錄。

馬健告訴鈦媒體App，目前晶泰科技的商業(yè)模式，更多是以藥物研發(fā)平臺進(jìn)行研發(fā)合作，服務(wù)藥企和客戶的需求。當(dāng)主要提供提供一站式藥物從頭發(fā)現(xiàn)、晶型預(yù)測在內(nèi)的算法預(yù)測與實驗驗證相結(jié)合的研發(fā)服務(wù)。其中，與希格生科、Geode兩家生物科技公司合作，針對兩個尚無對癥藥物的癌癥靶點進(jìn)行AI新藥發(fā)現(xiàn)，分別在半年左右獲得首創(chuàng)新藥(first-in-class)臨床前候選化合物（PCC），目前正在準(zhǔn)備或已經(jīng)進(jìn)入CMC環(huán)節(jié)。至于自有新藥管線，短期內(nèi)暫無計劃。

另外，可以發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象，包括Alex、星藥創(chuàng)始人兼CEO李成濤博士、星亢原生物聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO陳航、冰洲石科技（AccutarBio）創(chuàng)始人范捷等AI新藥研發(fā)賽道企業(yè)創(chuàng)始人，均沒有從事傳統(tǒng)藥企的經(jīng)歷，大都與AI、量子、統(tǒng)計、計算機(jī)、生物學(xué)有關(guān)。這說明，AI制藥并非只有藥企產(chǎn)業(yè)的資深人士才能做到。

例如，陳航是美國麻省理工學(xué)院（MIT）物理化學(xué)博士，曾在美國華爾街對沖基金千禧年擔(dān)任基金經(jīng)理，創(chuàng)始團(tuán)隊均畢業(yè)于浙江大學(xué)竺可楨學(xué)院；而范捷2004年獲得加州伯克利大學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)碩士，后來在洛克菲勒大學(xué)從事博士后研究；李成濤則是畢業(yè)于清華大學(xué)姚班，隨后在麻省理工學(xué)院獲得計算機(jī)博士學(xué)位，師從機(jī)器學(xué)習(xí)大牛Prof. Stefanie Jegelka and Prof. Suvrit Sra.等。

對于這一現(xiàn)象，侯曉林認(rèn)為，跨學(xué)科是未來科學(xué)研究的發(fā)展趨勢，候選化合物需要更多的解析分子結(jié)構(gòu)，與AI相關(guān)的交叉學(xué)科背景的人十分有優(yōu)勢，因為他們對于AI+制藥技術(shù)理解的更為深刻。借用BAI被投企業(yè)星亢原陳航博士的一句話來說：“一個產(chǎn)業(yè)不可能被自己老一代的人或是傳統(tǒng)的人顛覆掉，自己沒事顛覆自己干什么，只有新興的力量才可能。”按照技術(shù)顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的思維，但可能是人工智能領(lǐng)域出來的人會更有動力來把新元素、新角度融合到已有行業(yè)中來碰撞出新火花。

“這個領(lǐng)域其實是個偏交叉學(xué)科。雖然李成濤主攻AI領(lǐng)域，但他博士期間的方向或是時間和精力，其實花在了理解分子之間相互作用的關(guān)系上，從而解決分子之間的作用底層原理。而且，團(tuán)隊也會招聘從傳統(tǒng)藥企中出來的人，并不是說創(chuàng)始人一定要在藥企里面做過很長時間。將AI技術(shù)和醫(yī)療大健康賽道的人組合在一起，才會推進(jìn)企業(yè)更快發(fā)展。”侯曉林表示。

AI新藥研發(fā)三大問題亟待解決

事實上，AI+制藥賽道屬于計算機(jī)與生物、化學(xué)等諸多學(xué)科交叉的生命科學(xué)技術(shù)，高端復(fù)合型人才十分稀缺，商業(yè)模式尚不明確，產(chǎn)業(yè)也處于早期。加上AI大數(shù)據(jù)的“黑盒”，使得數(shù)據(jù)不同，各家技術(shù)路徑也不相同，導(dǎo)致整個產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)“散而小”的局面。

首先是商業(yè)模式尚不明確。企業(yè)需要合理地定位角色，選擇適合的商業(yè)模式。當(dāng)前，AI藥物研發(fā)真正意義上的產(chǎn)出較少，2019年4月，IBM公司因為財務(wù)業(yè)績低迷，決定停止開發(fā)和銷售藥物開發(fā)工具——Watson AI套件。目前多數(shù)企業(yè)發(fā)展依賴融資，對AI+藥物研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)來說，是自己做藥物研發(fā)還是CRO模式，是需要結(jié)合自身發(fā)展做出適合的選擇。

以美國AI制藥獨角獸Schrodinger（薛定諤）為例。創(chuàng)立于1990年，比爾·蓋茨、谷歌、啟明創(chuàng)投等投資的薛定諤于今年2月成功在美國納斯達(dá)克上市，股票代碼為SDGR。截至9月18日，薛定諤市值已經(jīng)達(dá)到44.2億美元。

但薛定諤發(fā)布的2021財年二季度財報中顯示出，AI新藥發(fā)現(xiàn)并非該公司核心收入，而且商業(yè)模式并不清晰。

財報顯示，薛定諤Q2收入為2980萬美元，同比增長29%，整個上半年收入為6191.1萬美元。其中，Q2軟件收入2410萬美元，同比增長15%，新藥發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)收入570萬美元，同比增長161%。軟件和新藥發(fā)現(xiàn)為薛定諤的兩大業(yè)務(wù)領(lǐng)域，前者為向藥企銷售AI制藥相關(guān)軟件，后者為開發(fā)自有新藥。

與此同時，財報顯示薛定諤收入中相當(dāng)一部分并非來自其核心業(yè)務(wù)，也就是投資所得收益。比如，2021財年Q1由于公允價格的調(diào)整，薛定諤持有的Morphic Therapeutics的股份為其帶來2480萬美元非現(xiàn)金收入。Q2則包含收購與藥物發(fā)現(xiàn)計劃相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)，以及薛定諤與百時美施貴寶合作的收入等。最終導(dǎo)致薛定諤第二季度凈虧損達(dá)到3497萬美元，相比同期的406.6萬美元大幅增長。

AI制藥公司Schrodinger于2月在美國納斯達(dá)克上市（來源：Nasdaq官網(wǎng)）

不過，侯曉林卻認(rèn)為，盡管從時間上看，國內(nèi)大數(shù)據(jù)和AI制藥行業(yè)起步略晚，但這個行業(yè)自身就比較新穎，從臨床I&II&III期到FDA/CFDA審核，整個過程尚需一段時間，但AI制藥公司階段性管線成果仍可通過“l(fā)icense out”模式商業(yè)變現(xiàn)。

Alex指出，英矽智能擁有三種收入來源的商業(yè)模式，但目前依然處于早期商業(yè)化。

首先，通過自研的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺推進(jìn)超過40個內(nèi)部在研項目，一旦這些內(nèi)部管線取得進(jìn)展，公司將尋求項目授權(quán)合作或自主推進(jìn)到臨床階段，繼而實現(xiàn)商業(yè)化；

第二，項目開發(fā)合作。對于擁有臨床管線的公司，如果想要布局創(chuàng)新的臨床前管道，它們會選擇與這個領(lǐng)域最前沿的公司，也就是英矽智能等企業(yè)合作，從新靶點發(fā)現(xiàn)一直到臨床前候選化合物研究，并隨著項目合作的展開進(jìn)行里程碑付款；

第三，軟件授權(quán)合作。英矽智能會把AI軟件授權(quán)給制藥公司，當(dāng)這些軟件被布局在制藥公司內(nèi)部，使用者們可以從英矽智能多年的研究中受益，利用軟件加速藥物發(fā)現(xiàn)。Alex認(rèn)為，軟件收入可能沒有項目合作收入那么重要，但將有助于整個生態(tài)圈的發(fā)展。

“我們想成為生態(tài)圈的重要的一份子，向全世界提供英矽智能的藥物發(fā)現(xiàn)能力，”Alex說。

“我們的目標(biāo)不是迅速實現(xiàn)盈利，而是通過滿足廣大患者的需求，來贏得具有潛力的市場。我認(rèn)為，要實現(xiàn)真正令人驚嘆的財務(wù)回報需要數(shù)年時間，不僅對英矽智能而言如此，對其他公司也是如此，但這不會在一夜之間發(fā)生。另外，為了計算風(fēng)險和回報，投資者理解生物技術(shù)商業(yè)模式是非常重要的。因為生物技術(shù)是一個非常有風(fēng)險的行業(yè)，它通常不僅關(guān)于研發(fā)成本而且關(guān)于成功的概率。”Alex對鈦媒體App表示，自2014年成立以來，英矽智能已與包括約翰霍普金斯大學(xué)、哥本哈根大學(xué)、諾華、強(qiáng)生、輝瑞、勃林格殷格翰、安斯泰來等頂尖院校及跨國制藥企業(yè)達(dá)成合作。

另外，藥企巨頭們也在不斷入局AI藥物研發(fā)中，未來可能會通過大筆資金、人才的投入，或取代AI新藥研發(fā)初創(chuàng)企業(yè)。

目前在全球藥企中，諾華、阿斯利康、楊森、輝瑞、默克、拜耳等在AI藥物研發(fā)上行動積極。其中，諾華使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法監(jiān)控和管理臨床試驗，輝瑞、賽諾菲、百時美施貴寶使用AI開發(fā)和分析藥物真實世界數(shù)據(jù)，拜耳則借助AI功能套件，從藥物警戒數(shù)據(jù)庫中自動提取藥物不良反應(yīng)記錄。

二是高端復(fù)合型人才缺失。AI藥物研發(fā)兼具信息科技和醫(yī)藥雙重屬性，既需要AI的人才也需要懂藥物研發(fā)的人才，需要培養(yǎng)一批具備交叉學(xué)科的復(fù)合型人才隊伍。

根據(jù)全球頂級期刊《科學(xué)》（Science）發(fā)布的報道顯示，常見藥物發(fā)現(xiàn)所需要的學(xué)科主要包括生物學(xué)、化學(xué)、AI計算等相關(guān)科學(xué)技術(shù)。

1、生物學(xué)：檢測開發(fā)；細(xì)胞生物學(xué)；電生理學(xué)；基因組學(xué)和分子生物學(xué)；藥物；（行為）藥理學(xué)；生理；蛋白質(zhì)生化、表達(dá)和合成；蛋白質(zhì)工程和生物制藥；蛋白質(zhì)組學(xué)；結(jié)構(gòu)生物學(xué)和晶體學(xué)；獸醫(yī)服務(wù)；

2、化學(xué)：分析化學(xué)；藥物和合成化學(xué)；合理化合物設(shè)計；計算化學(xué)；計算機(jī)設(shè)計；高通量篩選；

3、相關(guān)科學(xué)：工程；數(shù)學(xué)；統(tǒng)計數(shù)據(jù)；生物和化學(xué)信息學(xué)；IT、硬件和軟件設(shè)計等。

對此，馬健在接受鈦媒體App獨家采訪時指出，很少有定位于交叉學(xué)科的專業(yè)，所以大部分人才在進(jìn)入晶泰科技這個團(tuán)隊后才開始涉獵、補(bǔ)充其他領(lǐng)域的知識。在晶泰科技的招聘過程中，也不強(qiáng)調(diào)“一專多能”，而是由許多在各自專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域深耕多年的專家，組成一個密切合作的跨學(xué)科的研發(fā)團(tuán)隊。只有科學(xué)研究、工程問題、算法、算力整體獲得不斷的優(yōu)化和發(fā)展，達(dá)到一個技術(shù)臨界點，才能解決復(fù)雜的AI新藥研發(fā)問題。

三是數(shù)據(jù)制約。AI訓(xùn)練模型需要優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，新藥研發(fā)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)基本掌握在藥企手里，公開的數(shù)據(jù)比較有限，所以如何獲取優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，建立研發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系完善數(shù)據(jù)都是AI+藥物研發(fā)初創(chuàng)公司面臨的難題。

對AI制藥企業(yè)而言，數(shù)據(jù)壁壘必須破除，但這并非易事。多位業(yè)內(nèi)人數(shù)指出，藥物研發(fā)中最核心的數(shù)據(jù)往往掌握在藥企手中。由于涉及核心知識產(chǎn)權(quán)，藥企并無意愿將核心數(shù)據(jù)分享。而公開的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，限制了AI發(fā)揮更大價值。

短期內(nèi)，AI無法顛覆制藥工業(yè)的既有生態(tài)。不同項目中的AI模型差異巨大，如何訓(xùn)練完全依賴研究者自身的判斷。因此，制藥業(yè)積累經(jīng)驗和知識依然有重要價值。

此外，AI制藥對于患者的高風(fēng)險也是不可忽視的。讓人類吞下由AI技術(shù)制造出的藥物，風(fēng)險十分之高，機(jī)器可以死機(jī)重啟，人無法通過科技形成“復(fù)活甲”。

總的來說，AI主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自于神經(jīng)科學(xué)。但相比人腦中百億個神經(jīng)元，以及和神經(jīng)細(xì)胞組成的復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在AI的模型結(jié)構(gòu)太簡單了。現(xiàn)階段，整體技術(shù)依然處于弱AI階段，沒有大量的算力、算法和大數(shù)據(jù)，很難通過AI實現(xiàn)所有的新藥發(fā)現(xiàn)，諸多技術(shù)、商業(yè)、產(chǎn)業(yè)難題仍待解決。

“我們今天其實只走了第一步。”李開復(fù)在談及AI制藥時認(rèn)為，盡管AI制藥取得了突破，且潛力巨大，但仍處在發(fā)展的極早期，仍需著力打通靶點發(fā)現(xiàn)和藥物分子發(fā)現(xiàn)等環(huán)節(jié)。

啟明創(chuàng)投主管合伙人梁颕宇則認(rèn)為，若以1到10分來評判AI制藥的成熟程度，現(xiàn)階段大概是1分左右，“現(xiàn)在說AI 對醫(yī)療領(lǐng)域的潛在影響還過早”。

一位AI制藥從業(yè)人士指出，長期以來，中國制藥行業(yè)被指源頭創(chuàng)新能力不足，對新靶點、新成藥機(jī)制的發(fā)現(xiàn)幾為空白，且成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)仍需打通。在將科學(xué)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為新藥的經(jīng)驗依舊欠缺的現(xiàn)狀下，除了要面對AI技術(shù)和歐美企業(yè)的差距，如何利用AI發(fā)揮最大價值，仍是中國制藥業(yè)面對的真問題。

蔣華良院士強(qiáng)調(diào)，藥物研發(fā)加上AI這樣的一個技術(shù)前景是美好的，但是道路肯定是不平坦的。在藥物研發(fā)領(lǐng)域，AI永遠(yuǎn)代替不了人。但如果做藥的人不掌握AI技術(shù)的話，也永遠(yuǎn)做不過新藥研發(fā)企業(yè)。

中國加注AI+制藥賽道

2019年，Alex做出了一個意外的舉動——將英矽智能總部從約翰霍普金斯大學(xué)所在地美國馬里蘭州移到中國香港。

實際上，全球50%以上的AI制藥企業(yè)都位于美國。對此他解釋稱，中國正在創(chuàng)造絕佳的環(huán)境，所以他認(rèn)為公司總部搬到中國香港，有利于英矽智能未來發(fā)展。

“我把全副身家押在了中國生物技術(shù)的未來上。”Alex在接受鈦媒體App獨家采訪時表示，中國生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)過去更專注于更成熟和保守的靶點和靶標(biāo)。然而如今，中國正在加大對創(chuàng)新藥的投入，考慮到這樣一個辛勤耕耘的環(huán)境和各攸關(guān)方做出重要努力，他預(yù)測未來5年內(nèi)，中國創(chuàng)新藥賽道將迎來一場大爆發(fā)，會站在世界的醫(yī)藥創(chuàng)新中心。

在Alex看來，盡管AI制藥賽道這不會在一夜之間爆發(fā)，可能需要10年或15年以上，但中國并不會在AI制藥技術(shù)中處于劣勢。

事實上，頂層政策設(shè)計方面，大數(shù)據(jù)和AI藥物設(shè)計已成為中國生命健康領(lǐng)域的戰(zhàn)略前沿方向。

早在2018年4月，衛(wèi)健委《全國醫(yī)藥信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范(試行)》 指出，利用AI技術(shù)對疾病風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、臨床輔助診療、智能健康管理等；十四五規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要中，下一代AI技術(shù)和新藥研發(fā)都已列為關(guān)鍵創(chuàng)新技術(shù)之一開展攻關(guān)研究；科技部、中科院十四五戰(zhàn)略規(guī)劃調(diào)研中，都將AI新藥列為生命健康領(lǐng)域的前沿部署方向。

融資方面，AI藥物研發(fā)受資本追捧，2021年來，亦有數(shù)家中國AI制藥企業(yè)獲得大額融資，中國企業(yè)和投資人均瞄準(zhǔn)這一領(lǐng)域。

對于侯曉林來說，近兩個月內(nèi)，她在AI制藥賽道布局的上述三個項目均公布了新的融資消息。

7月8日，星亢原生物（neoX Biotech）完成了數(shù)千萬美元的A+輪融資，本輪投資方包括BAI資本、紅杉中國、五源資本等；

8月4日，星藥科技（Galixir）宣布完成B輪融資，由上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金領(lǐng)投，并且獲得BAI資本等老股東的繼續(xù)跟投；

8月16日，計算化學(xué) ( CADD ) 和AI 驅(qū)動的醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)“康邁迪森”（ComMedX）完成由BAI資本領(lǐng)投的Pre-A輪數(shù)千萬人民幣融資；

百度CEO李彥宏創(chuàng)立并投資的生物計算平臺百圖生科，于7月30日宣布完成上億美元A輪融資。由GGV紀(jì)源資本領(lǐng)投，百度、君聯(lián)資本、藍(lán)馳創(chuàng)投、真知資本、襄禾資本跟投，公司董事長李彥宏繼續(xù)追加投資。

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動脈網(wǎng)統(tǒng)計顯示，2010年至2020年10月，海內(nèi)外有超過50家AI+新藥企業(yè)獲得了融資，合計融資總額超過45億美元。這其中，超過20億美元的融資發(fā)生在2019年至2020年。CB Insights數(shù)據(jù)顯示，僅2020年前三季度，行業(yè)投資事件數(shù)量達(dá)到289起。根據(jù)Deep Pharma數(shù)據(jù)顯示，AI藥物研發(fā)相關(guān)領(lǐng)域融資總額從2014年2.2億美元，增長至2020年的18.39億美元。

目前在未掛牌上市、利用AI推動藥物發(fā)現(xiàn)的企業(yè)中，已有五家估值超10億美元，包括英矽智能、Benevolent AI、Exscientia（遞表即將上市）、Insitro、以及中國企業(yè)晶泰科技。

當(dāng)然，除了開頭的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、以及AI科技企業(yè)布局AI制藥之外，大型藥企、CRO的入局也需要密切關(guān)注。

國內(nèi)CRO企業(yè)中，藥明康德積極布局AI制藥。2018年06月，其與英矽智能合作嘗試?yán)蒙蓪咕W(wǎng)絡(luò)(GAN)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)等新型算法，針對全新的以及具有挑戰(zhàn)性的靶點，為客戶開發(fā)理想的臨床前藥物候選分子。自2016年至今，藥明康德布局6家Al藥物研發(fā)企業(yè)投資，其中包括英矽智能、Engine Biosciences, Verge Genomics, Strateos、Insitro和薛定諤6家Al公司，其中薛定諤已上市。

清華大學(xué)交叉研究院副教授曾堅陽認(rèn)為，通過新技術(shù)對數(shù)據(jù)所有權(quán)的爭奪，或?qū)⒊蔀锳I制藥的下一個熱點。

今年7月，谷歌公司旗下DeepMind團(tuán)隊自研AI系統(tǒng)AlphaFold 2已經(jīng)能夠預(yù)測人類98.5%的蛋白結(jié)構(gòu)組（人類基因組編碼的所有蛋白質(zhì)的集合）研究成果，使得其海量蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫有望在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域應(yīng)用，讓中國AI新藥研發(fā)企業(yè)找到了新藍(lán)海。

有數(shù)位行業(yè)資深人士對鈦媒體App表示，由于DeepMind這一研究成果的想象空間，導(dǎo)致很多投資人十分看好現(xiàn)在國內(nèi)AI制藥行業(yè)發(fā)展。

“DeepMind的研究對于AI制藥產(chǎn)業(yè)來說是一個很大的啟發(fā)，對于整個AI制藥行業(yè)也是一個里程碑。它讓更多人關(guān)注到AI制藥行業(yè)，以及源頭環(huán)節(jié)下游的瓶頸問題。”馬健博士近日在接受鈦媒體App獨家采訪時表示，DeepMind的這一成果如同打開了藥物創(chuàng)新的源頭活水，讓更多因為結(jié)構(gòu)不清晰而難以成藥的靶點變得可望可及，而清晰的靶點蛋白結(jié)構(gòu)意味著AI算法有更好的施展空間，可以應(yīng)用的靶點與應(yīng)運(yùn)而生的藥物管線數(shù)量也會顯著增加，這對于整個AI制藥是一個重要利好。

實際上，隨著AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的全鏈條應(yīng)用，正不斷加速生物醫(yī)藥行業(yè)的范式轉(zhuǎn)變。但這無疑將耗時長久，短期內(nèi)，業(yè)界期盼的AI助力中國制藥業(yè)“彎道超車”幾無發(fā)生的可能。這主要由于制藥行業(yè)本身動輒十幾、二十年的超長研發(fā)周期。

曾堅陽指出，AI在藥物研發(fā)中扮演的仍然是一種輔助性角色，核心仍是制藥乃至生物和化學(xué)專家的專業(yè)知識。制藥業(yè)積累的研發(fā)經(jīng)驗，是AI在制藥業(yè)發(fā)揮價值的前提。

大藥企積累的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，也促進(jìn)了AI本身的優(yōu)化。馬健坦言，通過與歐美藥企合作，晶泰自身的平臺與技術(shù)也得到了打磨和驗證。目前晶泰科技通過結(jié)合智能藥物研發(fā)平臺與實驗技術(shù)、以及藥物研發(fā)團(tuán)隊豐富的行業(yè)經(jīng)驗，就此建立起一套較成熟的AI藥物發(fā)現(xiàn)流程與全新研發(fā)范式。

侯曉林認(rèn)為，新藥研發(fā)是需要大量的資金、人才和技術(shù)投入，加之用藥安全性考慮，AI制藥賽道道路且長，還需要扎實的基礎(chǔ)科學(xué)研究和充分的臨床實驗。

侯曉林強(qiáng)調(diào)，“沒有那么多彎道可以超，踏踏實實做事還是少不了的。”

（本文首發(fā)鈦媒體App，作者｜林志佳）

原標(biāo)題：《AI何以成“藥神”？｜鈦媒體深度》

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