【編者按】自1992年起，從“張江高科技園區”到今天的“張江科學城”，從規劃面積17平方公里，到如今的220平方公里，這片曾是農田與村莊的土地，已然成為“上海創新”的一面旗幟，“中國創新”的一個品牌。

九月，澎湃科技派出一路記者，駐扎張江科學城，歷經十天的深入調查和采訪，試圖幫助公眾厘清張江矚目成績單背后的底層邏輯：過去30年，張江做了什么？做對了什么？作為中國科技創新的“先行者”，又將在未來的國家戰略中擔當什么角色？

我們調研發現，“創新”是張江的底色。這是一種系統性、全生態的創新：人才政策、營商環境、審批制度、孵化服務、基礎研究以及應用轉化、產城融合……張江已是一座位于上海東南腹地，有著代表中國最強科技實力的產業集群，也有商場、學校、醫院、體育場、博物館的煙火之城。

張江十日，澎湃科技帶你“看見”。

張江第九日。

2023年9月26日，澎湃科技記者來到上海浦東張江科學會堂，參加“2023張江AI智藥論壇暨第三屆AI研發創新論壇”。現場，AI藥物研發相關領域的專家、行家匯聚一堂，分享AI（人工智能）賦能藥物研發的最新成果和前沿案例，暢想AI未來更多的可能性和挑戰。

眾人不知道的是，論壇之前，進行過一場一小時左右的閉門會議，張江AI新藥研發聯盟（以下簡稱“張江AI聯盟”）35家成員單位的代表悉數到場，這也是新冠大流行結束之后，聯盟成員的一次正式見面會。主要議題有三：聯盟輪值主席機構由上一屆的美迪西生物交棒給晶泰科技；最新加入聯盟的10家新成員企業作自我介紹；討論聯盟未來的發展。

9月26日，2023張江AI智藥論壇暨第三屆AI研發創新論壇上，饒子和院士（左二）授予晶泰科技聯合創始人&CEO馬健（右二）聯席主席證書。圖片來源：上海科創辦

2021年10月12日，在上海國際生物醫藥產業周上，“中國藥企的國際化趨勢與AI研發創新論壇暨張江AI新藥研發聯盟成立大會”舉辦。這是張江AI聯盟的首次亮相。

張江AI聯盟由陳凱先、蔣華良、饒子和三位院士倡議，15家成員單位發起，美迪西生物創始人&CEO陳春麟擔任首屆聯盟輪值主席。2022年11月，成員單位增加至25家；2023年9月，成員單位增至35家，現任輪值主席為晶泰科技聯合創始人&CEO馬健。

近日，饒子和院士向澎湃科技表示：“在過去的兩年中，全球產業格局發生了深刻的變化，醫藥健康行業經歷了許多困難與挑戰。AI聯盟立足張江，連通產學研組織機構，協同產業鏈上下游，為技術創新和產業革新搭建起開放包容、共享共贏的平臺。相信AI技術的發展還會賦予行業更多新的可能和更廣闊的前景。”

據相關統計，全國現有的102家AI+醫藥研發企業中，有30家在張江科學城布局，約占全國的30%。全國AI+醫藥產品在臨床前研究階段和臨床試驗階段的項目分別有76項和30項，張江科學城分別有34項和15項，在全國占比分別為45%和50%。

上海科創辦科技服務處副處長葉曄參加了閉門會議和公開論壇，她在接受澎湃科技專訪時說起兩點最深的感受：“那天我一眼望去，那些團隊創始人或聯合創始人，都好年輕，有不少80后，有沖勁、有活力；這次又有10家企業加入聯盟，充分彰顯了科學城的‘虹吸效應’。未來，張江科學城將持續打造科創特色的營商環境，加快形成創新‘核爆點’。”

葉曄還興奮地介紹了張江AI聯盟成員企業英矽智能的一則好消息。

9月12日，英矽智能（Iinsilico Medicine）和專注于腫瘤藥物研發的美國 Exelixis（EXEL.US）公司共同宣布，雙方已簽署一項獨家許可協議，Exelixis將獲得英矽智能ISM3091項目的全球開發和商業化權利。ISM3091是一款潛在同類最佳（best-in-class）小分子抑制劑，靶向BRCA突變腫瘤的合成致死靶點USP1。根據協議條款，英矽智能將在2023年第三季度獲得8000萬美元的預付款，還有資格獲得后續基于臨床開發、商業化和銷售的里程碑付款，以及未來產品凈銷售額的分級版稅。

英矽智能聯合首席執行官任峰在接受澎湃科技專訪時表示這仍是一次“探索”，“對AI制藥來講，現在還沒有一個特別成功的商業模式，目前，我們的商業模式是靈活多變的。”

對張江AI聯盟的功能，任峰認為張江具備了構筑“AI制藥高地”的條件，但，“張江已經見證了AI的能力，我們需要抱團走出去，讓更多人了解AI的魅力。”

在澎湃科技此次走訪調研中，不止一次的聽到“抱團”、“走出去”、“拓展市場”的呼聲。所以，對更多公眾來說，我們真的了解AI制藥嗎？

英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士（左）和聯合首席執行官任峰（右）在實驗室。圖片來源：英矽智能

制藥還是制藥，AI只是工具

據悉，藥物研發通常從確定導致疾病的生物靶標開始，然后篩選可能與之相互作用的分子——這就是所謂的藥物“發現”階段。經藥物“發現”階段后的候選藥物，藥物化學家會致力于提高它們的活性和優化成藥性，并完善安全性。如果實驗成功，研究人員將開發一種臨床前候選化合物進入臨床前測試，它將幫助科學家了解候選藥物如何在動物體內運輸、分解和排泄，以及回答藥物在被批準進行臨床試驗之前的安全性和劑量問題。

有研究顯示，從藥物“發現”到臨床前階段平均需要6年。2023年6月，由波士頓咨詢公司（BCG）和全球性慈善基金會惠康（Wellcome）共同撰寫的一份報告稱，AI（人工智能）可以在藥物研發直至臨床前階段節省至少25-50%的時間和成本。

任峰告訴澎湃科技，“AI加速目前只能在確定靶點到PCC（臨床前候選化合物，Pre-clinical candidate）階段，之后一直到IND申報（新藥臨床研究審核）階段，多是流程性的按部就班，不太可能縮短時間。”

以英矽智能ISM3091項目的時間表來看：2021年6月，通過AI平臺PandaOmics確定靶點USP1，并完成立項，之后由公司自主研發的小分子生成引擎Chemistry42去設計、篩選化合物，2022年4月，提名PCC。“如果按傳統的藥物研發，這個過程需要一年半到三年，我們只用了十個月，這就比別人領先一年以上的時間。”任峰解釋道。

那么，能夠說這將是一款AI制造的藥物嗎？所有的采訪對象都告訴澎湃科技：不能。

“制藥還是制藥，AI只是工具。”美迪西藥物發現事業部總裁劉建斬釘截鐵地說。劉建是一名科學家，在2023年7月加盟美迪西之前，他在跨國藥企默沙東工作20年。在接受澎湃科技采訪的過程中，他始終避免用“AI制藥”這個說法，“AI只是加速賦能。能夠創新地提出新想法來的，還是人。”

任峰也說：“針對一個疾病，AI可以推薦比如20個它認為非常靠譜的靶點，但你只能從中選擇一兩個靶點去驗證，這就需要有人類智能和人工智能有機結合。”

晶泰科技副總裁王明泰則表示，候選化合物的發現階段更偏“技術”，是AI可以充分發揮優勢的地方，效果也更明顯。

AI制藥并非橫空出世，它是上世紀80年代傳統計算機輔助藥物設計（Computer Aided Drug Design，簡稱“CADD”）的延伸和進化，逐漸發展為人工智能藥物研發（AIDD）。

根據AI咨詢機構Deep Pharma Intelligence研究，人工智能制藥公司可以依據AI技術平臺的不同，分為擁有特定人工智能工具或系統的AI制藥公司，和擁有端到端人工智能平臺的AI制藥公司。

王明泰的分類方法顯得更直觀：一類是把AI技術做成軟件，提供垂類軟件服務的企業，可稱為AI+SaaS；一類是AI+Biotech公司，公司有自己的藥物管線（pipeline，指藥企一批正處開發階段的藥物，包括臨床前、臨床研究等），在研發過程中有AI加持；第三類是AI+自動化，形成一個共性技術平臺，是多個技術的集成，支持藥物研發甚至賦能其他行業的研發。

“我們（晶泰科技）是第三類。”王明泰說。

晶泰科技位于張江科學城的自動化實驗室。圖片來源：晶泰科技

突破數據和算法的瓶頸

但無論哪一類公司，只要冠上“AI”的標簽，其底色都離不開數據和算法，二者也被認為是一家AI驅動公司的核心資產。

以晶泰科技為例，其成立于2015年，它將智能算法、自動化實驗與專家經驗結合，打造三位一體的自動化智能化藥物研發工業平臺，并開發了一系列創新的算法工具與先進的實驗技術。晶泰的核心技術平臺為ID4Inno? （Intelligent Digital Drug Discovery and Development for Innovation）智能藥物研發系統，結合量子物理、人工智能、云計算技術，完成創新藥物的定向設計、高通量評估，預測藥物分子的活性、可合成性、成藥性等，并進行活性、選擇性、以及突變耐藥性的優化，提升臨床前研究的效率與成功率。

近日，澎湃科技參觀了晶泰科技位于張江的自動化實驗室。在這里，百余臺自動化工作站整齊排列，負責配送和轉運化學試劑的機器人小車在各工作站間穿梭。單個工作站里，一臺機器臂能自己旋開試管，然后快速平穩地完成粉末稱重、精準加料、液體移液、磁力攪拌等一系列操作，每完成一道步驟，機器人小車就會將試管送到下一個工作站。舉目望去，沒有一個實驗人員。

晶泰科技自動化實驗室里不停工作的機械臂。圖片來源：晶泰科技

這一“標準”、“有序”場面的背后，就是科學的數據和算法。王明泰介紹了晶泰目前數據的主要來源：一是公共、公開的數據庫；二是全球發表的海量論文、研究報告等公開資料；三是一些成熟的商業化數據庫。

“晶泰科技的數據還有一個重要來源，即自動化實驗產生的標準化、高質量數據，這部分實驗數據對訓練AI模型非常珍貴。AI設計的分子，在這里（自動化實驗室）被合成制造出來，并進行相關檢測分析，積累下來的數據又反饋給AI模型迭代優化，服務AI，形成自動化實驗、數據、AI的正向循環。”王明泰補充道。

然而，數據并非越多越好，而是要講完整性、準確性和差異性。

“怎么讓機器去學習所有已經公開發表的數據？文獻發表的數據就一定準確嗎？化學空間非常廣闊，現有的數據能覆蓋所有的化學空間嗎？如果只用某一部分的空間去訓練AI模型，最后能準確嗎？”劉建給出一連串各家企業面臨攻克的問題。

王明泰和劉建都提到一個問題：還有一部分容易被忽略的數據，除了已經公開發表的數據，還有海量的數據在冰山之下，這部分數據有沒有價值？

“很多項目最終以論文形式發表，一般至多公開20-40個化合物，那些活性不是很好的化合物是不會公開的，它們成為公開數據里找不到的部分，但這些數據對訓練AI模型很重要，如果都是正向的數據，預測出來的結果是有偏見的。”劉建說道。

“不僅是成功的實驗數據，失敗的數據對AI模型來說同樣重要且更珍貴。”王明泰說。

所以，在英矽智能，有一支維持在20-40人規模的清洗數據團隊。同時，任峰認為，在95%的數據來自于公開數據的當下，拼的主要是算法，且算法也不是越多越好，而是要能被驗證準確。

“以前我們按照不同的邏輯在Chemistry42中設計了170多個算法，后來在與外部合作和內部驗證的過程中，我們發現其中大部分算法雖然能生成化合物，但最后都很難有活性，慢慢淘汰之后，目前我們保留了有40多個算法，這些都是經驗證能夠提高AI生成分子命中率的。”任峰介紹說。

這也是英矽智能堅持要有自己藥物管線的重要原因——AI模型要落地檢驗。2023年6月，公司用于治療特發性肺纖維化的INS018_055開啟2期臨床試驗，該候選藥物在短短30個月內完成發現和臨床前階段。這也是全球首款由生成式人工智能完成新靶點發現和分子設計的候選藥物。

上海張江（集團）有限公司黨委書記、董事長袁濤一直強調張江集團的主業要擁抱“產業”，而不僅僅是一個張江科學城的開發商，對幫助企業攻克數據瓶頸，他們也一直在想辦法。

袁濤告訴澎湃科技，不管是通過數據的宏觀解析來引導行業發展，還是通過數據的隱私計算方式來支撐企業個性化業務，都需要基于靶向需求來定義數據需求，以應用價值為導向、來開放和共享。對此，需要政府和行業各自再往前走一步，共同來逐步破冰。

任峰也提到，“這兩年關于數據的調研越來越頻繁，甚至探討過在張江建‘數據島’的概念，即所有數據在張江范圍內使用，但不能出域。但確實比較難，現實是很多數據的歸屬現在仍不明確，這可能需要國家層面的討論和立法。”

AI聯盟：建“朋友圈”，打造創新“核爆點”

之前各家企業都在“各憑本事”，“各顯神通”。比如晶泰科技用共性技術平臺和實驗積累，得到寶貴數據。而像英矽智能，他們也會對外授權其軟件，對科研院所這類機構，他們不收取費用，只要能夠用科研機構的數據。

那么，有沒有一種可能，可以在張江這個區域內，不同分工、特點的企業實現優勢互補，通過有商有量的協同，一起把AI+生物醫藥這個產業做大做強呢？

美迪西是一家積極擁抱AI技術的CRO（生物醫藥研發外包服務）公司。陳春麟曾在接受澎湃科技采訪時提及自己當初推動張江AI制藥聯盟的初衷，正是因為CRO公司在AI制藥生態圈里也有重要的一席之地：“很多AI技術公司沒有濕實驗室（通過在實驗室里采用分子、細胞、生理學實驗方法進行研究），會選擇與CRO公司開展實驗合作，對算法進行驗證；同時CRO公司也會付費使用AI計算平臺端口，幫助自身的新藥研發。”

美迪西與英矽智能就是合作伙伴。任峰說，“我們設計完化合物，要做合成實驗，就會找CRO來幫助我們執行。要讓專業的人做專業的事。”

劉建也深有同感，他以默沙東化學團隊為例，“20多年前我加入默沙東時，這個團隊有1500人，后來全部實現業務外包，這不僅是降成本，而是更靈活。在藥企，換靶點就是換方向，如果是外包的，可以換另一家擅長新靶點的CRO企業，但如果公司內部，就涉及裁員，會影響很大。”

劉建認為張江的生態圈非常有意思，英矽智能把一些實驗的執行交給美迪西，但美迪西也不是所有的AI技術都要自己開發，他們也會用深勢科技、碳硅智慧等企業的技術平臺，來幫助做成藥性的預測和設計。“實驗過程中會用到一些特殊的細胞，這不需要我們自己去開發，張江有不少小的生物公司專門做特殊細胞，還有做類器官細胞的，可以買過來用。”

即便是美迪西，其業務也沒有涵蓋生物醫藥的整個產業鏈，“我們目前只做到IND申報，沒有做臨床試驗那部分，雖然我們的工藝也能支持，但已經有很多做臨床部分的CRO公司了。”

劉建在“2023張江AI智藥論壇暨第三屆AI研發創新論壇”上發言。圖片來源：美迪西生物

在劉建看來，張江的CRO公司競爭態勢日趨明顯，他希望AI聯盟可以促成CRO公司間的良性競爭，“重復投入只會消耗資源，每家公司都做自己最專長的部分，一起找客戶，聯合起來為客戶服務。”

而2008年就來到張江的任峰的經驗是：找側重點不一樣的CRO，95%以上的業務需求可以在張江一站式解決，“我每周可以跟CRO面對面開會，解決問題，AI追求效率，在張江使我們更高效。”這也是英矽智能選擇將上海研發中心放在張江科學城的原因。

上述采訪對象都對張江建成全國乃至全球AI制藥高地充滿期待。在他們看來，張江有高校、科研院所，有多元的供應商，有下游的客戶（中外藥企），有硬技術的提供方（華為、百度等科技公司）……AI制藥高地的生態已然具備。

進一步，為了更好更快地打造張江AI制藥高地，張江人還有著“走出張江”的自覺性和緊迫感。

“市場很大，很多人對AI制藥的認識還不夠，我們還需要組團走出去，要給市場傳導正確的信息：AI能做什么，更重要的是AI不能做什么，否則都認為AI是全能的，一旦一件事情沒做好，外界就可能認為AI制藥整個理念都是錯的。所以，走出去，促成對AI賦能生物醫藥的共識很關鍵。”任峰解釋說。

今年9月，王明泰履新張江AI聯盟秘書長，他也多次談到行業對外發聲的重要性，他將AI聯盟喻為“朋友圈”，提出要建立聯盟成員與金融機構、政府機構、藥企、互聯網企業、科研院所之間的日常聯動，“促成行業標準和數據共享是個很好的方向，我們一定會努力。”