挑戰不可能！“AI+新藥研發”如何顛覆制藥規則？

來源：藥智網/頭孢

自我們這代人懂事起，科幻電影就充斥著我們的生活，從《終結者》到《機械公敵》再到《機械姬》，曾經的人們把對未來的想象與憧憬寄托于電影，如今隨著科技水平的進步，大量人工智能項目的落地實施。

類似于谷歌AlphaGo擊敗人類職業圍棋選手的案例出現，各行各業對于“AI”的探索也逐漸有了新的認識，而“AI+醫藥研發”領域更是其中最被寄予厚望的行業之一。

2020年"人工智能發現分子"入選2020年"全球十大突破性技術"，使得這項技術有望顛覆傳統制藥規則，也因此吸引了世界各國的前沿技術均匯集于此。

技術角逐、跨界競爭、資本角力爭相上演，不僅大量的小型創新企業也把創業方向選在這里，輝瑞、強生、羅氏、GSK等國際制藥巨頭也是加緊關注，甚至騰訊、百度、華為、谷歌等互聯網產業大佬也在積極布局，紛紛披露AI新藥研發和招攬人才計劃。

近日，國內AI+免疫公司“煥一生物”繼去年天使輪之后，再次完成天使+輪融資，并與劑泰醫藥達成戰略合作，結合雙方各自技術優勢及強勢資源，在自體免疫疾病領域開展差異化創新生物藥的聯合研發。試圖推出全球最快基于AI平臺驅動研發，完成從生物標志物和靶點發現到制劑遞送，再到臨床獲批的新形態治療藥物。

借此機會，藥智網帶著對AI新藥研發市場的顧慮和疑問，采訪了煥一生物創始人文雯博士與劑泰醫藥CEO賴才達博士，從企業方面來解構大眾對這一賽道的諸多疑慮與以及未來的發展走向。

AI新藥研發需求與核心價值何在

在傳統醫藥研發方法越來越難的情況下，在新藥研發成本越來越高的情況下，藥企試圖用更低成本尋找創新藥的需求確實存在，但難度除此之外就沒有其他的了？AI醫藥研發的崛起難道僅僅只是如同CRO一般回應藥企降低成本的需求而已？

煥一生物創始人文雯

煥一生物創始人文雯認為新興的AI+領域與早期的CRO/CDMO企業有些類似，在新藥研發環節提供著協同服務，幫助藥企實現藥物研發加速并提高成功率。

但同時有一點非常不同之處，AI+領域提供的“協同服務”其實更多的是解決方案，不是單純去彌補醫藥企業缺失或者薄弱的環節，而是通過這類高新技術去幫助企業解決、突破現所面臨的挑戰與瓶頸，可以說是一種“賦能”。

而“AI+”領域反而可以與CRO/CDMO實現協同作用，幫助CRO/CDMO公司深化實驗數據分析，與之合作優化底層知識圖譜構建、模型訓練等增強研發能力，逐步切入、擴大藥物研發階段布局，利用各自優勢共同促進整個醫藥研發進程。

劑泰醫藥CEO賴才達

劑泰醫藥CEO賴才達也同樣如此認為，雖說的確部分“AI+醫藥”領域企業的核心價值與CRO類似，主要強調服務于藥企。但其實如劑泰醫藥一般企業更傾向于從藥物發現到制劑生產都要涉及。

另外與大眾認知的不同，“AI+醫藥”真正有意義的并非局限于幫助藥企大幅降低新藥研發的時間、人力及金錢成本。相比效率的提升，“AI+醫藥”真正魅力是發現原來很難、甚至不可能發現的靶點及成藥機制，使不可能成為可能，創造新的藥物資產和增量市場。

海外技術領先，國內能否彎道超車

迄今為止，美國無論是資本還是AI新藥發現公司數量均處于全球領先地位，英國位居之二，中國基礎相對薄弱，但好在上升速度極快，遠超歐美市場。

再加上國內制藥政策改革與產業重塑，政府大力扶持下，國內各界目光逐漸集中于創新數字化的前沿藥物開發方法。再加上巨大人口基數的數據優勢以及大量專業人才的“海歸遷移”，預計未來十年內國內AI新藥研發領域必將取得質的突破。

煥一生物創始人文雯認為，參考“AI+醫藥”領域行走較快的Schrodinger公司，參與合作研發的新藥已有兩款獲批FDA，英國的Exscientia公司運用AI開發的臨床前候選化合物也已在去年進入到臨床階段，從AI制藥這一概念提出至今，其所賦能的新藥研發正不斷產生突破性進展。而煥一生物專注的生物層面，整體上從技術路徑來講一般走得比較慢，國際上如Cellarity、Insitro等一類公司的藥物研發項目也尚處于較為前期階段。

煥一生物的平臺主要從事生物標志物與靶點的研發，并且與合作伙伴以服務或者聯合研發的形式進行產品化。在生物標志物的項目中，第一個產品化的項目正在進行大規模臨床驗證，并將于下半年啟動報證工作。與劑泰的聯合研發項目合作剛剛啟動，預計快速推動，明年可以進入臨床，其也是通過這個項目能展現AI+新藥研發在中國的速度與成本優勢。

而針對是否有望彎道超車，劑泰醫藥CEO賴才達認為，相對國內傳統制藥領域與輝瑞、強生等世界藥企之間的差距，反而是“AI新藥研發”領域與國外差距較小，也更有希望真正意義上實現彎道超車，比肩世界。

技術迭代頻繁，競爭更趨向于合作

相比之前藥物專家們整周、整月蹲在實驗室測試AI認為難以成功的分子，如今不僅有了AI智能篩選環節，更是在算力提升下，使得新藥研發領域中實現更大規模的藥物分子篩選，技術迭代速度遠超人們的想象。

而相比之前大多數AI智能的原理大多停留在大數據的基礎進行比對與統計，類似第一代谷歌AlphaGo的圍棋實際運用上，依靠大數據下棋譜對比最優步驟。如今的AI新藥篩選也正在實現與第二代AlphaGo類似的“閉環式進步”，如同其自己與自己模擬下棋，實現棋藝增長，如劑泰醫藥一般的企業也在積極推進相對完整“閉環式”開發建立，雖說不至于如果未來世界一般，實現自我學習、自我進化、自行篩選出可成藥靶點，但也相對過去也有著質的變化。

而對于創新藥企之間競爭問題，煥一生物創始人文雯認為，伴隨市場的巨大需求與技術的推力，誕生于AI制藥各個環節的各大創新企業，是從行業的多個角度嘗試利用AI解決新藥研發的痛點。煥一生物擁有國際領先的AI與多組學交叉學科技術實力與強大的資源整合能力，在AI+多組學領域目前煥一是有著獨特的技術壁壘與率先布局的優勢的，所以相比于競爭，這對AI平臺企業來說更是一種機遇。

AI藥物研發的未來挑戰

于AI新藥研發企業而言，相對目前強大的團隊背景與技術平臺的建立獲得初創投資，未來更深層次的融資輪數，則需要更現實的數據，也使得初創型企業越是后面越難融資的本質原因。

至少迄今為止，全球仍沒有任何一家完全依靠AI新藥研發獲批上市的新藥，說破了天目前沒有蓋棺定論之前，任何可能都是存在的，這也是所有該領域創業者先行者都要面對的生存問題。

如同之前被炒上天的PD-1靶點，誰能料到扎堆現象如此嚴重，導致意料之內的新藥商業價值嚴重下降的同時，巨額投入打水漂也成為可能，而AI新藥研發同樣如此。雖說，玩家們一再強調競爭企業間由于專注方向的不同，各自負責的職責也并不相同，但未來一旦大量玩家扎堆入局，也的確存在與PD-1類似情況發生的可能。

同時，人工智能領域與生俱來的科技屬性，也注定無法向大多數制造業一般，做出一個產品就可以，而是需要在整個周期不斷進步的行業，是真正意義上的“做到老學到老”的行業。技術內核的更新迭代有需要更加優秀、更加年輕的技術人才團隊。

企業一旦停下，將面臨被行業拋棄的命運，而行業一旦停下，也將面臨被時代拋棄的命運。

結語

美好的未來，正是由于各項技術的突破才能實現，也更值得每一位制藥人為之奮斗。

如今的AI新藥領域已不再如誕生之際一般飽受爭議，多年技術積累下也有了更強大的底氣來強調其重要性，而隨著制藥、資本、政府等各界目光的逐漸匯集，AI新藥收獲的不只是贊許，更多的或許是未來更強大的推動力與更廣闊的成長空間。

更多創業者正在進入新的逐夢戰場，誰能脫穎而出，唯有時間才能看清。

責任編輯 | 青霉素

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