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        蜂擁的資本,能否催長AI制藥技術革命?

        日期:2022-06-13

        近日,AI制藥研發公司英矽智能宣布,其利用人工智能系統發現了一款靶向主蛋白酶(3CL)的全新臨床前候選藥物,可以用于治療新冠肺炎。這款候選新藥擁有全新分子結構,臨床前實驗顯示,即使在低劑量下也具有良好的體內療效,而且它從原料到制備化合物只需兩步,合成效率高。

        AI正在越來越深入地參與制藥過程。

        2020年以來,國內AI制藥研發融資進程明顯加速,融資金額和交易皆呈大幅增長態勢。據不完全統計,目前中國AI制藥研發公司已超60家,而且初創企業數量仍在不斷增長。

        ▲來源://www.cena.com.cn/intelligence/20211231/114689.html

        1、方向在哪里?

        AI制藥其實是個很寬泛的命題,它的寬廣程度甚至超過了現在細致化分工的整個制藥工業。

        人工智能通過算法設計模型,通過機器學習及深度學習,模擬傳統研發團隊的經驗積累,并通過海量學習站在巨人的肩膀上,突破傳統研發團隊對藥物研發規則的認識,根據數據學習識別更多的相關性,從而提升研發成功率、提高研發效率并縮短研發周期,降低研發成本。

        從目前發展的情況看,AI制藥在藥物研發的六大場景里展現出良好的應用前景,包括疾病機理及靶點研究、AI+靶點藥物設計、AI+化合物篩選、AI+晶型預測、AI+臨床前輔助研究、AI+臨床試驗輔助研究等。

        每一個場景都有豐富的想象力,但是困難同樣是巨大的。當下AI制藥研發公司發展面臨的最大壓力,便是還沒能完全“證明自己”。

        ▲來源://tsimage.cn/index.php/product_ai%e5%88%b6%e8%8d%af/

        目前AI制藥研發公司助力新藥研發主要通過三種基本模式:一是搭建AI技術平臺,授權藥企使用,定期收取授權費用;二是向藥企或CRO企業接單,幫助其完成研發任務,比如根據既定靶點篩選出合適的化合物;三是由AI制藥研發公司布局自研管線,自行推動管線進展,從而實現商業化。

        但是這三種模式都各有短板,發展前景有限:第一種模式下,AI淪為技術平臺,拼的是技術實力,包括算力、數據、算法等,應劃入IT行業范疇;第二種模式可稱之為AI化的CRO,限于臨床前階段;第三種模式需要的資金程度可能難以想象,從目前Biotech融資數十億仍難以看到成果的現狀看,如果再加上AI的搭建,再到產出,可能性價比不高。

        因此,在很多藥企或投資人眼中,大部分AI制藥研發公司,還不具備清晰的發展邏輯。

        但有一點是百分百確定的,那就是AI制藥的發展,中國絕對不能缺席。

        在醫藥醫療領域,數據都是非常敏感的,比如要針對個體的基因序列和新抗原設計出對應的藥物,對患者來說無疑是更有效、更精準、更普惠的。但是基因數據如果只能交給海外科技企業來分析和生產,其中存在的風險不用多說。利用AI結合群體基因特質,針對性地開發精準打擊的生物武器,并非不可能。所以中國必須將AI制藥的尖端科技掌握在自己手中。

        其次,中國的AI技術并不弱,互聯網巨頭有熱情,各路投資資金有實力,實現AI制藥彎道超車并非不可能。

        在Biotech融資日漸趨冷之下,有著“增值焦慮”的資金們,都在找新的承載,AI制藥成為一個不錯的突破口。?

        2、誰砸錢了?


        國際市場上,AI制藥融資正進行得如火如荼。2021年,全球Al制藥產業共發生77起融資事件,較上年增加24起,同比增長45.28%;累計融資額達45.64億美元,較上年增加27.56億美元,同比增長152.43%;融資事件數和融資額共同刷新了歷年融資紀錄。

        國內也不遑多讓,2020年,國內AI制藥領域融資金額達30億元,同比增長355%;2021年熱度繼續上升,融資金額達到79億元,較上年增長49億元,同比增長164%。

        這樣的投資熱情,很大程度是由互聯網資本和TMT基金促成的。

        互聯網資本突然對制藥來了興趣可能源于2020年底谷歌研發的AI系統AlphaFold2的出現。AlphaFold2能夠預測人類98.5%的蛋白結構,解決了生物學界50年的難題,從蛋白質空間預測上推動了大分子藥物的一大波躍進。隨后谷歌乘勝追擊,在英國成立了一家名為Isomorphic Labs的AI藥物公司。

        ▲來源://zhuanlan.zhihu.com/p/403656374

        據統計,AI制藥投資活躍度排名前十的風投機構,五源資本、紅杉中國、高榕資本、百度、源碼資本分別摘得前五。前十的機構中,絕大多數機構在TMT領域較為活躍,它們對AI技術在醫藥產生的變革更樂觀和敏感,出手也更快。

        這些資本偏愛初創公司,而除了初創公司,加入AI制藥布局的還有傳統大藥企和互聯網巨頭。

        傳統藥企通常以投資合作的居多。例如,復星醫藥與英矽智能達成合作,共同推進多個靶點的AI藥物研發,英矽智能因此獲得了1300萬美元的首付款及里程碑付款。這是國內迄今為止AI制藥研發公司收到的最大額預付款。

        而互聯網巨頭的跨界入場讓AI制藥更添熱度。

        華為在醫療領域布局了華為云EIHealth,計劃進一步在AI藥物研發領域展開布局;阿里巴巴旗下的阿里云與全球健康藥物研發中心合作,開發AI藥物研發和大數據平臺;百度2020年9月成立百圖生科進軍AI制藥領域,其LinearFold算法可將新冠病毒的全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒,提速120倍;騰訊旗下的云深智藥,整合了AI Lab和騰訊云在前沿算法、優化數據庫以及計算資源上的優勢,并提供覆蓋臨床前新藥發現流程的五大模塊。

        不過,AI制藥的本質還是制藥,不論投資多么巨大,不論哪些巨頭參與投入,做出新藥是現在唯一的評價標準和邏輯。

        那么,經過這兩年資本雄心萬丈地投入之后,目前中國AI制藥發展到什么程度了?

        3、參賽者有誰?

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        放眼全國,AI制藥研發公司主要分布在科研資源豐富或者產業集群的地帶,以北京、上海和深圳三地最為突出,均有10家及以上AI制藥企業選擇落戶。蘇州和杭州也在大力布局醫藥產業,吸引多家AI制藥研發公司,以助推當地科技發展和完善產業經濟。

        從技術領域來看,AI+小分子藥物的參與者最多,AI+腸道微生物、AI+新藥研發、AI+大分子藥物、AI+RNA藥物等多個研究細分方向均有參賽者。

        晶泰科技成立于2014年,是中國最早一批AI制藥初創公司之一,目前共獲得6輪融資,總融資金額高達7.85億美元,總估值超過130億元。

        其核心技術平臺為ID4智能藥物研發平臺,它通過結合量子物理、人工智能與云計算技術,能準確預測藥物的多種重要特性,除早期的晶型外,現在還包括活性、成藥性、毒性等指標,從而綜合加速藥物臨床前研究的效率與成功率。

        ▲來源:官網

        英矽智能成立于2014年,總共獲得6輪融資,累積金額超3億美元,最新一輪融資發生在2021年6月,金額高達2.55億美元。其擁有三大核心平臺,涉及藥物研發的全流程,即用于靶點發現的PandaOmics,用于分子生成的Chemistry42,以及用于臨床試驗設計和預測的InClinico。

        ▲來源:官網

        未知君成立于2017年,獲得了五源資本、高榕資本、君聯資本聯手支持;去年年底更是完成了近1億美元的B輪系列融資。未知君旨在通過糞菌移植、配方菌等治療方式,實現腸道及其他疾病的緩解或治療。

        深勢科技成立于2018年,首創“多尺度建模+機器學習+高性能計算”新范式,在短短18個月內完成4輪融資,投資方名單里包括了高瓴創投、經緯創投等一眾頭部資本機構和企業。

        此外,高效成果轉化的AI制藥研發公司有西湖云谷智藥、英飛智藥等;研究所背景的有哲源科技、阿爾脈生物等。

        4、結語


        盡管想象空間巨大,但前方并非一片坦途,在全球范圍內,AI制藥都處在較早期的階段,距離技術成熟、真正走向市場還很遠。數據、算力、算法以及人才等都是賽道選手們不得不面對的“攔路虎”。不過如果按照目前各方的熱情發展下去,AI從一個輔助工具變成主導,甚至獨立擔負起藥物研發的重任并非是一件遙不可及的事情。

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        【參考資料】
        1.《不想做外包,當不了藥神,AI公司如何才能走通制藥這條路?》,鈦媒體APP,2022年4月5日
        2.《中國AI制藥前沿調查報告》,健識局J,2022年3月6日
        3.《智藥數據|哪家資本最愛給AI藥企打錢?》,智藥局,2022年4月8日
        4.《藥企為何看不上現在的AI制藥?》,雷鋒網。2022年3月9日
        5.《AI制藥,風口之上:泡沫or未來?》,貝殼社,2022年5月19日
        6.《中國地圖上的60家AI制藥企業》,智藥局,2022年4月25日
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