自ＤｅｅｐＳｅｅｋ火爆之后，越來越多的藥企宣布接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ，ＡＩ＋制藥開始升溫。ＡＩ＋制藥并非近期的新鮮概念，甚至可以說制藥行業(yè)是應(yīng)用ＡＩ最早的行業(yè)之一。

１

核心路徑

當下，真正已經(jīng)逐漸形成規(guī)模的ＡＩ＋制藥路徑有ＡＩ＋ＳａａＳ、ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ、ＡＩ＋ＣＲＯ。

ＡＩ＋ＳａａＳ服務(wù)是指為客戶提供ＡＩ輔助藥物開發(fā)平臺，主要用一套標準化的產(chǎn)品，通過平臺為企業(yè)賦能，幫助企業(yè)加速研發(fā)流程，如Ｓｃｈｒ?ｄｉｎｇｅｒ基于物理學(xué)的軟件計算平臺，已被世界各地的生物醫(yī)藥公司、學(xué)術(shù)機構(gòu)和政府實驗室使用。

ＡＩ＋ＣＲＯ是指通過技術(shù)服務(wù)外包方式與下游共同推進管線并獲得服務(wù)收入，更聚焦于產(chǎn)業(yè)賦能。廣泛合作沉淀多維度數(shù)據(jù)有利于模型優(yōu)化迭代，算法模型依托大量且高質(zhì)量的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練優(yōu)化，需要較大資本投入。如Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、晶泰科技等。

ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ則是以自研藥物管線同時以自主／授權(quán)／合作推進管線上市，利用ＡＩ技術(shù)賦能藥物研發(fā)，寄希望于ＡＩ制藥帶來的效率突破。這種商業(yè)模式面臨較高的藥物開發(fā)風險和更長的回報周期，但有機會獲取更高的商業(yè)回報。如Ｃ４Ｘ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ、Ｅｘｓｃｉｅｎｔｉａ、英矽智能、星亢原生物等。

但是這三種模式都各有短板：第一種模式下，ＡＩ為技術(shù)平臺，拼的是技術(shù)實力，包括算力、數(shù)據(jù)、算法等；第二種模式可稱之為ＡＩ化的ＣＲＯ，限于臨床前階段；第三種模式需要大額資金投入，且再加上ＡＩ的搭建，再到產(chǎn)出，需要的一定的時間。

國內(nèi)多數(shù)ＡＩ藥物研發(fā)企業(yè)都會在ＡＩ＋ＳａａＳ、ＡＩ＋ＣＲＯ和ＡＩ＋Ｂｉｏｔｅｃｈ的商業(yè)模式中兼容兩種或者三種。因此，在多數(shù)藥企以及一級市場投資人眼中，大部分ＡＩ制藥研發(fā)公司，還不具備清晰的發(fā)展邏輯。

但是在技術(shù)的高速迭代之下，特別是Ｄｅｅｐｓｅｅｋ等產(chǎn)品橫空出世之后，越來越多的ＡＩ應(yīng)用場景被不斷驗證，美好前景畫卷正在徐徐展開。

２

不斷豐富的應(yīng)用場景

在過去，新藥研發(fā)有著＂雙十定律＂之說，即研發(fā)周期平均需要約１０年，投入資金需１０億美元。而隨著容易成藥靶點已相繼獲批，研發(fā)周期正在被拉長，投入的資金也已經(jīng)不止１０億美金。

ＡＩ的介入或許將打破這個定律。

目前，ＡＩ在靶點發(fā)現(xiàn)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、化合物虛擬篩選、ＡＤＭＥＴ預(yù)測、臨床試驗設(shè)計患、對臨床期試驗結(jié)果預(yù)測等方面都已經(jīng)得到有效的應(yīng)用。

在助力靶點發(fā)現(xiàn)方面，ＡＩ可跳出傳統(tǒng)認知，不遵循預(yù)先假設(shè)，降低對人員經(jīng)驗的依賴度。早在２０２２年７月，英矽智能利用其自研的ＡＩ平臺ＰａｎｄａＯｍｉｃｓ分析了來自公共數(shù)據(jù)集的中樞神經(jīng)系統(tǒng)（ＣＮＳ）樣本表達譜和由誘導(dǎo)性多功能干細胞分化成的運動神經(jīng)元（ｄｉＭＮ）表達譜，成功發(fā)現(xiàn)２８個經(jīng)過驗證的潛在靶點，其中１８個（６４％）在果蠅實驗中被驗證有效，涵蓋８個未經(jīng)報告過的基因。

在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面，ＡＩ的成就斐然。２０２０年，谷歌旗下的ＤｅｅｐＭｉｎｄ推出了基于ＡＩ的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測工具ＡｌｐｈａＦｏｌｄ，２０２１年７月推出ＡｌｐｈａＦｏｌｄ２，２０２４年５月推出ＡｌｐｈａＦｏｌｄ３。ＡｌｐｈａＦｏｌｄ３是一個強大的結(jié)構(gòu)預(yù)測統(tǒng)一框架，涵蓋了前所未有的廣度和精確度，能夠高準確性預(yù)測蛋白質(zhì)與其他各種生物分子相互作用的結(jié)構(gòu)，為藥物研發(fā)開辟了令人興奮的可能性，有望顛覆當前的藥物研發(fā)模式。顛覆性的成果使得，２０２４年的諾貝爾化學(xué)獎給了ＤｅｅｐＭｉｎｄ的Ｄｅｍｉｓ　Ｈａｓｓａｂｉｓ、Ｊｏｈｎ?。剩酰恚穑逡约暗鞍踪|(zhì)設(shè)計先驅(qū)Ｄａｖｉｄ?。拢幔耄澹?。

在臨床試驗結(jié)果預(yù)測方面，ＡＩ可幫助提高臨床試驗成功率。臨床試驗通常成本高昂、耗時長，大多數(shù)面臨注冊延遲或難以找到足夠的志愿者。ＡＩ通過優(yōu)化臨床試驗設(shè)計和招募流程并預(yù)測患者反應(yīng)，可提高試驗成功率，并降低時間和成本。如英矽智能的人工智能藥物研發(fā)平臺Ｐｈａｒｍａ．ＡＩ，包括ＰａｎｄａＯｍｉｃｓ、Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ４２、ｉｎＣｌｉｎｉｃｏ三大組成部分，貫穿新藥研發(fā)的三大階段。

ＡＩ技術(shù)還可促使老藥新用。

早在２０２０年２月，英國公司ＢｅｎｅｖｏｌｅｎｔＡＩ就在《柳葉刀》發(fā)表論文稱，通過其研發(fā)的ＡＩ平臺檢索海量科學(xué)文獻，發(fā)現(xiàn)巴瑞替尼或可用于治療新冠；ＢｉｏＸｃｅｌ的ＡＩ技術(shù)平臺根據(jù)指定適應(yīng)癥，設(shè)定搜索條件，從海量科學(xué)論文中搜索發(fā)現(xiàn)右美托咪定具有可以治療激越的所有特征，并基于此啟動右美托咪定舌下膜劑的開發(fā)，并最終于２０２２年４月獲批用于急性治療與精神分裂癥或Ｉ／ＩＩ型雙相情感障礙相關(guān)的激越適應(yīng)癥。

此外，ＡＩ還在虛擬篩選、晶型預(yù)測、逆向合成、合成規(guī)劃和自動化合成等等方面都得到了不錯的應(yīng)用。

３

能否再度火熱？

ＡＩ＋制藥的熱度，很早就曾被點燃。

２０２１年，全球Ａｌ制藥產(chǎn)業(yè)共發(fā)生７７起融資事件，累計融資額達４５．６４億美元；國內(nèi)ＡＩ制藥領(lǐng)域融資金額達到７９億元，較上年增長４９億元，同比增長１６４％。

彼時，Ａｌ制藥在一級市場頗受追捧?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭的跨界入場讓ＡＩ制藥一時風光無兩，華為布局了華為云ＥＩＨｅａｌｔｈ，阿里巴巴開發(fā)了ＡＩ藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺，百度成立百圖生科進軍ＡＩ制藥領(lǐng)域，騰訊旗下的云深智藥整合了ＡＩ?。蹋幔夂万v訊云的諸多優(yōu)勢。

然而２０２２年起，生物醫(yī)藥陷入了資本寒冬，新增的ＡＩ＋藥物研發(fā)的公司開始大幅減少，源于市場上資金的縮緊，初創(chuàng)公司難以獲得資金支持。另外，市場上的部分公司開始飽和，投資人要求新公司足夠差異化，也減緩了創(chuàng)業(yè)熱情。２０２３年新成立的ＡＩ制藥公司僅３家。

時間來到２０２４年，這是ＡＩ熱度陡升的一年，ＡＩ獲得了諾貝爾獎。國內(nèi)，晶泰科技也頭頂＂ＡＩ制藥第一股＂光環(huán)順利登陸港交所，也是首家以１８Ｃ規(guī)則實現(xiàn)上市的科技公司。

今年初，自Ｄｅｅｐｓｅｅｋ火爆之后，ＡＩ＋制藥再次被推上＂熱搜＂。中國的ＡＩ＋制藥也走在了國際前列。

據(jù)蛋殼研究院發(fā)布的《２０２４醫(yī)療人工智能報告》，２０２１年后由ＡＩ主導(dǎo)的創(chuàng)新藥進入臨床試驗數(shù)量開始呈倍式增長，從此前的個位數(shù)飆升至百位數(shù)。國內(nèi)已有超百家ＡＩ＋醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)，處于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。

在管線落地方面，中國藥企英矽智能的特發(fā)性肺纖維化（ＩＰＦ）疾病在研藥物ＩＮＳ０１８＿０５５在２０２４年９月已宣布在ＩＩａ期臨床試驗中取得積極結(jié)果，是全球進展最快的ＡＩ藥物項目之一，也是全球首款由生成式ＡＩ完成新穎靶點發(fā)現(xiàn)和分子設(shè)計的候選藥物；今年２月，來自希格生科的一款由ＡＩ技術(shù)平臺研發(fā)的一類創(chuàng)新藥，用于治療彌漫性胃癌靶向藥物管線ＳＩＧＸ１０９４獲得美國ＦＤＡ快速通道認定。

此外，銳格醫(yī)藥的ＲＧＴ－－０７５，宇耀生物的ＹＹ００１都已相繼進入臨床階段。

結(jié)語

市場對于ＡＩ輔助藥物研發(fā)的實際價值仍存在疑慮，且法規(guī)政策的完善、技術(shù)的成熟度以及市場的接受度等都是需要克服的難題。然而，ＡＩ正在以難以預(yù)測的速度進化，技術(shù)的迭代或許將成為最強催化劑，ＡＩ在制藥領(lǐng)域應(yīng)用的最新進展正向公眾展示著科技改變醫(yī)藥行業(yè)的無限可能。后續(xù)發(fā)展如何，貝殼社還將持續(xù)關(guān)注。

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