<video id="lxno9"><em id="lxno9"></em></video>

<form id="lxno9"><legend id="lxno9"><video id="lxno9"></video></legend></form>

    <wbr id="lxno9"><legend id="lxno9"></legend></wbr>
    |個人中心 | 退出 | 登錄 | 注冊 |
    未完成

    揭秘AI制藥

    2021-03-22 14:09 | 作者: 李秀芝,米娜

    0e91b6bd884f26a51508b6d93b8d43e9

    AI制藥看上去有了實質性突破。眾多明星基金跑步入場,騰訊、阿里、百度等科技公司紛紛破圈布局。但大部分AI制藥公司離真正商業化仍有距離,藥企也僅僅是有限度地對新技術進行嘗鮮。

    文|《中國企業家》記者 李秀芝

    編輯|米娜

    圖片來源|被訪者

    在關注晶泰科技兩年后,2019年,五源資本終于向這家AI制藥企業進行了第一筆投資。

    2019年初,五源資本董事總經理井緒天在美國舊金山參加了一次全球醫療健康大會。在那次大會上,一眾科學家和教授分享了全球范圍內醫療健康領域的最新科研進展與技術創新。其中,在制藥領域,AI、超級計算等新技術因屢屢被提及而成為話題焦點。

    這讓井緒天感到熱血沸騰。想到之前內部多次討論過的晶泰科技,已然成為這一領域的頭部公司,他意識到:“如果不投它,這將成為我職業生涯的一大遺憾。”

    井緒天很快回到國內。他給晶泰科技聯合創始人、董事長溫書豪打了個電話,帶著他一起見了五源資本所有的合伙人。數月后,五源資本向晶泰科技投資了數百萬美元。

    2020年,得知晶泰科技要進行C輪融資時,五源資本則給這家公司開出了領投的TS(投資意向書),投資了數千萬美元。“AI制藥領域還處在早期,但團隊在這個不確定極高的賽道中表現出了極強的信念,成長速度也遠超我們的預期,并且持續交付的階段性成果,讓我們更加相信傳統醫藥研發范式會發生改變。”井緒天接受《中國企業家》專訪時稱。

    2020年9月,晶泰科技正式宣布完成3.188億美元C輪融資,稱其創造了當時全球AI藥物研發領域融資額的最高紀錄。領投方除了五源資本,還包括軟銀愿景基金2期和人保資本,跟投機構多達10余家。

    晶泰科技在資本市場備受追捧,只是AI制藥涌上風口的縮影。據醫療垂直媒體動脈網統計,2010年至2020年10月,海內外有超過50家AI+新藥企業獲得了融資,合計融資總額超過45億美元。這其中,超過20億美元的融資發生在2019年至2020年。

    眾多明星基金和投資人跑步入場,如比爾和梅林達蓋茨基金會信托基金、貝萊德、谷歌風投、軟銀愿景基金、紅杉資本、啟明創投、五源資本、真格基金等。這些明星基金大多在這一賽道押注了多家公司,也就是說,比起某家具體的公司,他們更看好這一賽道。

    受新冠疫情影響,2020年全球制藥行業達到了前所未有的發展高潮。甚至,眾多科技公司也紛紛破圈布局AI制藥領域。在國內,騰訊成立云深智藥、百度成立百圖生科、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,而華為、字節跳動等巨頭在AI制藥領域亦有動作。

    在二級市場,則有了兩支“AI制藥”概念股,Schrodinger和Relay Therapeutics已分別于2020年2月和7月在納斯達克上市。其中,作為行業內第一家計算藥物研發上市公司,Schrodinger的股價從首發價17美元,一度漲到近百美元。

    華興資本的研究報告中提到,從2016年到2020年,AI制藥在全球范圍內,越來越受關注,全球制藥企業也越來越多的參與到AI的應用和投資中。僅在2020年就涌現了28筆新的合作交易,其中既包括英國AI制藥公司Exscientia和拜耳的一項長達3年、總價值近3億美元的合作,也包括阿斯利康在中國設立的AI新藥研發中心。

    2020年以來,AI+制藥行業的新藥研發看上去有了實質性的突破。

    2020年2月,英國Exscientia公司稱,其已利用AI開發出首款臨床前候選化合物(成功通過臨床試驗的化合物方可稱為“藥”)DSP-1181,并于同年3月開始進入臨床試驗階段。這款候選化合物可用來治療強迫癥,項目從提出概念到進入臨床試驗用了不到一年的時間。

    2021年2月,英矽智能(Insilico)也宣布,其全球首次利用人工智能發現了一種全新機制的用于治療特發性肺纖維化(IPF)的臨床前候選化合物。

    b2add8e352f5186c83169a276baef544

    圖表制作:王超

    當然,業內對AI制藥真正價值的懷疑也一直沒有消除。比如有人認為Exscientia的DSP-1181僅僅是氟哌啶醇(Haloperidol,一種強安定藥)的類似物,英矽智能基于AI設計的DDR1抑制劑(一種適用于治療纖維化等疾病的激酶靶點)也并非全新母核。

    此外,除了少數頭部公司,眾多AI制藥項目仍在科研機構孵化中,離真正的商業化仍有距離;與藥企之間開展的合作雖多,但真正公布數額的大額交易并不多。因此,布局AI領域,被眾多業內人士認為是藥企在代價較小的前提下對新技術的一種嘗鮮而已。

    “車開過來了”

    2016年下半年,跨國藥企輝瑞公司組織了一次全球范圍內的盲測,以判斷“晶型預測”這一富有挑戰性的技術的最新進展與成熟度。這次測試主要是對輝瑞研發的三個尚未發布的藥物分子進行晶型預測。輝瑞曾在內部做過充分的實驗研究,認為這次盲測可以代表藥物晶型預測的最高難度。

    晶泰科技聯合創始人、CEO馬健告訴《中國企業家》,當時,晶泰科技用計算化學、量子物理以及人工智能等相關技術搭建了一個藥物晶體預測的新系統,正期待對自己階段性成果進行驗證,于是便受邀參與了輝瑞的測試。

    測試結果宣布,出乎所有人意料——對比輝瑞的內部實驗,晶泰科技對三個藥物分子的晶型預測達到了100%的準確。更令馬健驚喜的是,輝瑞告訴他們,除了晶泰科技,全球還有十數支團隊參加,而晶泰科技的晶型預測技術在精度和速度方面均脫穎而出。

    2017年初,晶泰科技正式成為輝瑞藥物晶型預測等服務的供應商,并不斷擴展兩家公司的合作,包括基于晶泰科技的AI技術,為輝瑞定制化開發人工智能藥物模擬平臺,用于新藥發現。

    f71790411ff9c2d5aaa199d35a8b6399

    晶泰科技聯合創始人,左起:賴力鵬、溫書豪、馬健。

    此前的2016年12月,輝瑞已與IBM公司旗下的沃森健康聯合開展了一項合作,利用沃森的計算系統進行藥物發現,以幫助加速輝瑞在腫瘤免疫學研究方面的發展。

    幾乎同時,另一家跨國藥企強生制藥也迎來了引入AI技術的關鍵節點。2016年11月,強生旗下的楊森制藥與人工智能企業BenevolentAI達成了協議,利用人工智能技術來評估小分子化合物在臨床的潛力,特別是在帕金森氏癥領域。

    李星是強生中國原新藥開發領導團隊成員,從事了7年新藥研發工作,見證了強生內部對于AI制藥的認知轉變。她告訴《中國企業家》,在強生任職期間,自己經常和團隊討論如何讓新藥早點上市,但大家一度很少從IT技術的角度去考慮。

    2016年初,李星自學了AI,啃了幾十本與AI相關的專業書籍,參加了很多場AI相關的講座和大會。一年多后,李星堅定地認為,AI和信息化在加速新藥研發上潛力很大。拐點出現在2017年3月,之后的2個月里,李星在強生內部做了幾場關于AI制藥研發運營的報告,并獲得了去總部做報告的機會。

    隨著自我學習的深入和強生內部對于AI態度拐點的出現,李星非常明確地看到,“人工智能這趟車開過來了”。那段時間,李星甚至為此激動得睡不著覺,“我覺得制藥研發信息化和智能化這事必須做。人這一輩子最多遇到兩到三次大變革。上世紀90年代的互聯網變革,我沒趕上,但這次變革,我感受非常強烈,我覺得我不去迎接變革就會失去什么。”

    2017年下半年,從強生離職的李星,創辦了制藥研發信息化和智能化公司深度智耀。她給這家公司定下的口號和愿景是,“讓天下沒有難做的新藥”。

    13c9ecbdf88e6fb48ffc9cb9dbfdb7ec

    深度智耀創始人李星。

    若放眼整個AI領域,探究“車到底是什么時候開來的”,2014年可能是一個更加明確的時間節點。用英矽智能創始人兼首席執行官亞歷克斯·扎沃洛科夫(Alex Zhavoronkov)的話來說,“深度學習革命的巔峰可以追溯到2014年,那時出現了生成式對抗網絡(GAN),以及深度學習(DL)系統也開始在圖像識別領域超越人類”。這一年及之后,英矽智能、晶泰科技、Relay等AI制藥公司紛紛成立。

    當然,黎明之前早就有人探路。

    早在1990年,美國國家科學院成員、哥倫比亞大學化學教授和哥倫比亞生物分子模擬中心主任Richard Friesner就創立了Schrodinger。1995年,Schrodinger獲得了另一計算生物學領域大牛、哥倫比亞大學計算生物學和生物信息學的高級研究學者David E. Shaw的第一筆投資。近20年后,David E. Shaw親自下場,參與創立了Relay。

    “坐冷板凳”與潛心“修路”

    對于晶泰科技和英矽智能來說,參加輝瑞內部盲測并脫穎而出,和由AI發現的臨床前候選化合物的誕生,都是公司發展歷程中的高光時刻和重要拐點。

    馬健透露,輝瑞成為晶泰科技的客戶,意味著晶泰科技的商業化實現了從0到1的突破,“那么再去實現從1到N的突破,就有了更多的信心,市場對我們也有了更多的認可。”

    英矽智能首席科學家任峰則提到,在英矽智能宣布他們的AI系統發現了臨床前候選化合物的一周內,該公司就收到了好幾家跨國大藥企的合作需求。而在宣布之前,很多投資人就已得知消息,給了他們更多的關注。

    但在高光之外,AI制藥公司們的創業史上更多的經歷是“坐冷板凳”。

    2014年7月,馬健和同在麻省理工學院(MIT)進行物理學博士后研究的溫書豪、賴力鵬創辦了晶泰科技。在之后的半年里,他們做了多場路演,接觸了各類投資機構,但收到的反饋基本是“叫好不叫座”。Alex在創業早期向大藥企推薦英矽智能的AI技術,聽到的反饋也基本相似:“你的想法非常好,但我們需要實驗數據來證明。”

    “2014年前后,國內剛開始有將AI用于制藥領域的公司,絕大部分人對AI藥物研發、預測這些是沒有認知的。”馬健說,晶泰科技創立之初,他們最大的挑戰,是如何跟客戶和投資人講明白AI制藥這件事。

    馬健和團隊意識到,要想富,得先“修路”。于是,他們一方面持續地做對外宣傳和市場教育;另一方面,開始擴充晶泰的基礎設施和能力,比如建立晶型實驗室。有了這樣的試驗能力后,晶泰科技不僅可以直接對接企業整塊晶型研究的需求,還能直觀展示預測與實驗結果的高度匹配,以及AI算法對實驗的指導與加速。

    不過,即使逐漸有AI制藥公司獲得了早期投資,公司也潛心“修路”了幾年,但在成長期,這些企業仍要面臨外界對其信心不足的窘境。

    2017年,井緒天第一次拜訪晶泰科技的創始團隊后,就覺得這家公司有極大的潛力,但彼時五源沒有參與投資。“最主要的原因是,當時認為這個賽道有很多的未知”。

    事實上,由于技術的專業門檻和前瞻性,直到2019年晶泰科技進行C輪融資,依然有投資人認為自己對這家公司的模式“搞不明白、聽不懂”。

    作為晶泰科技C輪融資的獨家財務顧問,華興資本醫療與生命科技組董事總經理余睿告訴《中國企業家》,晶泰科技的硬核科技元素非常強,像量子物理、超級計算,如果不涉及這個領域,很多人可能一輩子都不會去理解這些詞。

    互聯網投資人和醫藥投資人的投資理念也不同。余睿提及,晶泰科技之前有騰訊、SIG等老股東背書,新進來的互聯網投資人還容易接受一點。但醫藥投資人會更猶疑,直到晶泰為他們安排了輝瑞的訪談。

    57fda7faa0cd37ea15418d13d98605d6

    華興資本醫療與生命科技組董事總經理余睿。

    商業模式的選擇

    投資人追逐AI制藥公司時,他們到底在追逐什么?

    “如果醫藥公司有能力研發出好的新藥,就能在長達10年甚至20年的專利保護下得到高額收益回報。從這個層面來看,醫藥公司本身有非常穩定的商業模式。只是它們面臨的核心問題是難以高效找到新的優質臨床候選化合物。”井緒天說。

    “我們認為人工智能或數字化是促進醫療創新的技術之一。”啟明創投主管合伙人梁颕宇在2021年2月的一次醫療閉門高峰對話中談到。在啟明創投的投資組合中,已經有120多家醫藥公司。梁颕宇也觀察到,新藥研發的時間和經濟成本日益攀升,成功率不斷下降,亟需新技術來改變這一現狀。

    梁颕宇跟Alex在很多不同的醫療會議場合上遇到過。她發現,Alex總是參加中國企業家的會議,講的都是醫療前沿的內容,就跟他聊得比較多。

    2019年,英矽智能對外宣布,其發明并推出了一種新的用于藥物發現的人工智能系統(包括靶點發現AI系統和小分子生成化學AI系統等),可在21天內從始至終地創造出全新分子,花費僅約15萬美元。

    梁颕宇開始覺得,Alex講的事情真的有進展了,便很認真地了解這家公司的狀況。2019年下半年,啟明創投作為領投方,參與了英矽智能的3700萬美元B輪融資。“我們投資英矽智能的時候,認為它應該可以為很多國內的醫藥公司提供幫助。”梁颕宇說,除了英矽智能,啟明創投還是Schrodinger公司的投資方。

    從盈利模式來看,AI制藥公司作為服務方或平臺方,為藥企提供AI相關的產品或解決方案,可按產品或解決方案收費,亦可與藥企深度合作,收取新藥研發的里程碑付款和銷售分成。除此之外,研發自己的新藥也是AI制藥公司們的另一條盈利路徑,正如Exscientia和英矽智能已經有了自己的臨床前候選化合物。

    在井緒天看來,相比傳統藥企通過科學家憑經驗自主研發,AI制藥公司的AI技術平臺能持續地發現新藥分子,“換句話說,AI技術帶來的可延展性,將給AI制藥公司帶來新藥產品上的規模效應。”

    56bbf8c5fc9423823e48fcf55e24e123

    五源資本董事總經理井緒天。

    相比其他AI醫療公司,AI制藥公司能更快落地合作和商業化。井緒天的觀點是,大多數其他方向的AI醫療公司要進入醫院內銷售產品,需取得三類醫療器械資質,并且需要較強的銷售能力;而AI制藥公司不僅可以直接與藥企進行研發合作,且一旦把自己發現的藥物推向臨床階段,便能直接獲得商業價值的落地。

    “我們喜歡投短期內可以快速商業化的AI醫療公司。”在2018年一場醫健投資的圓桌論壇上,老鷹基金合伙人唐傳龍很直接地表示。

    AI究竟如何制藥?

    全球公認,新藥研發擁有“三高一長”的突出特點,即高技術、高投入、高風險、長周期。全球著名科學期刊《Natrue》提供的一組數據是:一款新藥的研發成本大約是26億美元,耗時約10年,成功率不到十分之一。

    一款新藥從研發到上市大致要經過這幾個環節:藥物發現、臨床前研究(包括臨床前動物實驗)、臨床試驗、藥物審批。作為制藥流程的入口,藥物發現是目前AI應用得最多也最成熟的環節。

    智化科技創始人、CEO夏寧曾將藥物發現類比于服裝設計:“科研人員根據模特(靶點)特點,畫下了服裝草圖(化合物),但具體到布料、配飾等(化學分子)的選擇搭配是未知的。傳統上由科研人員根據文獻、自身經驗去選擇、搭配,制成了成衣,再穿到模特身上,卻可能出現尺寸不對、搭配不好看等各種問題,失敗概率很大。”

    怎樣才能做出合適的“衣服”呢?任峰告訴《中國企業家》,傳統的藥物發現首先是對數萬個小分子進行測試篩選,然后進一步合成和測試數百個分子,以便得到少數幾個適合臨床前研究的候選藥物。如果靶點是創新靶點的話,這一過程大約需要花費4年左右的時間和數千萬美元的投入。

    在AI加持下,科研人員的“手工活”將變成“自動化”。夏寧曾向媒體介紹,智化科技旗下基于AI的化合物智能規劃平臺,可列出可能存在的化學分子的排列組合、給出相關化學分子的制造廠家、甚至對各方案進行性價比排序。

    而英矽智能稱,其IPF臨床前候選化合物僅用時不到18個月,總成本約為180萬美元,合成和測試了不超過80個小分子化合物。

    “新藥研發首先來自于藥物發現。如果能用智能化的手段,在藥物發現環節快速、加倍提高新藥研發的效率。毫無疑問,這是AI能創造最高價值的一個應用環節。”醫藥合同定制研發及生產企業博騰股份董事長居年豐告訴《中國企業家》,“但這個環節的風險也是最大的,所需時間和經濟成本的不確定性最高。”

    另一部分公司在AI制藥領域選擇了差異化路徑。

    晶泰科技的切入點是處在臨床前研究環節的晶型預測。一旦臨床候選藥物的化合物結構確定后,研究人員就要確定藥物晶型。晶型等固相的選擇,不僅關系著藥物的質量、決定后續的藥物制劑設計,同時涉及藥物的專利保護時長。

    一款創新藥的核心專利有效期通常是20年。但該專利通常在藥物上市之前就已生效,大多數藥物在正式上市銷售后被核心專利保護的時間通常只有7~12年。而藥物固相專利可以使藥物專利保護的時間延長2~6年。這對于藥企來說,意味著巨大的商業利益。

    溫書豪曾指出,在傳統藥物研發的流程中,采取實驗試錯的思路探索晶型,不但周期長,在成本、準確性、通量上都存在瓶頸。而晶泰科技可以通過量子化學計算與人工智能技術的結合,對藥物晶型進行精確預測。

    深度智耀的業務重心是文本智能,即為藥企提供基于NLP技術并且深入業務場景的文檔管理系統、項目管理系統、自動寫作/翻譯/排版、知識圖譜等工具平臺。

    據李星介紹,文本智能是一個與結構化數據(即數據庫)平行的維度。之前業界的文本智能工具都是零散和碎片化的。他們希望“從前到后把這個維度連通,創造一個從來沒有過的系統,并使之成為制藥領域的新基建”。

    困境和挑戰

    業內的一個共識是,AI制藥仍處于發展早期,挑戰不少。用夏寧的話來說,“如果用百米賽跑作比喻,我們現在大約剛跑了五米”。

    “AI制藥公司面臨的最大挑戰就是數據問題。”余睿告訴《中國企業家》,所有的AI技術都需要基于大量的數據來訓練和學習。但現實情況是,整個行業的高質量數據都非常缺乏。

    李星也稱,相比藥物發現,她對文本智能的商業前景更加篤定。因為文本智能“只要投入精力、投入時間,就一定能提升新藥研發的效率”,而藥物發現“需要大量優質數據的積累,有不確定性”。

    目前AI制藥公司的數據絕大多數來源于藥企、科研機構或院校公開的數據,自有數據量比較小。另一方面,藥企有足夠多的數據,但他們鮮少愿意對外分享。

    “數據是藥企的生命。”任峰說。英矽智能曾嘗試說服藥企向其開放數據,但常常遭到拒絕,“即便是合作,愿意分享數據給我們的藥企也是極少數。”

    084d363a4a833b304314acd58871f475

    英矽智能首席科學家任峰。

    AI制藥公司銷售的產品亦不能為其積累數據。自2020年9月起,英矽智能用于藥物發現的人工智能系統陸續對外銷售,已被多家全球知名的制藥公司和科研機構采用。但任峰稱,“我們會幫藥企把我們這套系統安裝到藥企的IT系統里去,但他們不會讓我們看他們的東西。”

    算法或是限制AI制藥公司發展的另一大因素。任峰提到,現在AI公司的算法有很多種,哪一種算法才真正有效?這還需要大量的實驗來驗證。以英矽智能的小分子生成化學AI系統舉例,最開始該系統有200多種算法來計算化合物的結構,之后英矽智能逐漸把一些計算不準確的算法淘汰,精簡到了30種左右。“算法越精簡,產生的化合物就越精準,成功率就越高。”任峰說。

    當然,即便有AI等新技術加持,一款新藥從研發到上市的周期依然很長,風險依然很高。無論是“淘金”還是“賣工具”,AI制藥公司在短期內要想有大規模的收入是不太現實的。

    井緒天也表示,AI制藥公司在資本市場同樣面臨不小的挑戰:投資人能否意識到這類公司的長期價值并給出合理的估值,以便支持這些公司去做更底層、更有長期價值的事。

    “如果投資人對AI制藥公司的規模化以及盈利周期感到消極,不愿長期支持他們的話,這些公司可能不得不‘動作變形’,比如為了快速推某個藥而放棄底層平臺的長期研發投入,那可能會是一件很遺憾的事情。”井緒天說。

     

    值班編輯:周春林  審校:高歡歡  制作:崔允琰

    • 分享到: Baidu搜藏 轉貼到開心網 分享到QQ空間
    在线高清中文字幕电影_中文字幕久荜在线_2019中文字字幕在线不卡 百度 好搜 搜狗
    <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链>