挑战不可能!“AI+新药研发”如何颠覆制药规则?



挑战不可能!“AI+新药研发”如何颠覆制药规则?挑战不可能!“AI+新药研发”如何颠覆制药规则?

挑战不可能!“AI+新药研发”如何颠覆制药规则?




自我们这代人懂事起,科幻电影就充斥着我们的生活,从《终结者》到《机械公敌》再到《机械姬》,曾经的人们把对未来的想象与憧憬寄托于电影,如今随着科技水平的进步,大量人工智能项目的落地实施。

 

类似于谷歌AlphaGo击败人类职业围棋选手的案例出现,各行各业对于“AI”的探索也逐渐有了新的认识,而“AI+医药研发”领域更是其中最被寄予厚望的行业之一。

 

2020年”人工智能发现分子”入选 2020年”全球十大突破性技术”,使得这项技术有望颠覆传统制药规则,也因此吸引了世界各国的前沿技术均汇集于此。

 

技术角逐、跨界竞争、资本角力争相上演,不仅大量的小型创新企业也把创业方向选在这里,辉瑞、强生、罗氏、GSK等国际制药巨头也是加紧关注,甚至腾讯、百度、华为、谷歌等互联网产业大佬也在积极布局,纷纷披露AI新药研发和招揽人才计划。

 

近日,国内AI+免疫公司“焕一生物”继去年天使轮之后,再次完成天使+轮融资,并与剂泰医药达成战略合作,结合双方各自技术优势及强势资源,在自体免疫疾病领域开展差异化创新生物药的联合研发。试图推出全球最快基于AI平台驱动研发,完成从生物标志物和靶点发现到制剂递送,再到临床获批的新形态治疗药物。

 

借此机会,药智网带着对AI新药研发市场的顾虑和疑问,采访了焕一生物创始人文雯博士与剂泰医药CEO赖才达博士,从企业方面来解构大众对这一赛道的诸多疑虑与以及未来的发展走向。

 

AI新药研发需求与核心价值何在

 在传统医药研发方法越来越难的情况下,在新药研发成本越来越高的情况下,药企试图用更低成本寻找创新药的需求确实存在,但难度除此之外就没有其他的了?AI医药研发的崛起难道仅仅只是如同CRO一般回应药企降低成本的需求而已?

 

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焕一生物创始人文雯认为新兴的AI+领域与早期的CRO/CDMO企业有些类似,在新药研发环节提供着协同服务,帮助药企实现药物研发加速并提高成功率。

 

但同时又一点非常不同之处,AI+领域提供的“协同服务”其实更多的是解决方案,不是单纯去弥补医药企业缺失或者薄弱的环节,而是通过这类高新技术去帮助企业解决、突破现所面临的挑战与瓶颈,可以说是一种“赋能”。

 

而“AI+”领域反而可以与CRO/CDMO实现协同作用,帮助CRO/CDMO公司深化实验数据分析,与之合作优化底层知识图谱构建、模型训练等增强研发能力,逐步切入、扩大药物研发阶段布局,利用各自优势共同促进整个医药研发进程。

 

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剂泰医药CEO赖才达也同样如此认为,虽说的确部分“AI+医药”领域企业的核心价值与CRO类似,主要强调服务于药企。但其实如剂泰医药一般企业更倾向于从药物发现到制剂生产都要涉及。

 

另外与大众认知的不同,“AI+医药”真正有意义的并非局限于帮助药企大幅降低新药研发的时间、人力及金钱成本。相比效率的提升,“AI+医药”真正魅力是发现原来很难、甚至不可能发现的靶点及成药机制,使不可能成为可能,创造新的药物资产和增量市场。

 

海外技术领先,国内能否弯道超车

 迄今为止,美国无论是资本还是AI新药发现公司数量均处于全球领先地位,英国位居之二,中国基础相对薄弱,但好在上升速度极快,远超欧美市场。

 

再加上国内制药政策改革与产业重塑,政府大力扶持下,国内各界目光逐渐集中于创新数字化的前沿药物开发方法。再加上巨大人口基数的数据优势以及大量专业人才的“海归迁移”,预计未来十年内国内AI新药研发领域必将取得质的突破。

 

焕一生物创始人文雯认为,参考“AI +医药”领域行走较快的Schrodinger公司,参与合作研发的新药已有两款获批FDA,英国的Exscientia公司运用AI开发的临床前候选化合物也已在去年进入到临床阶段,从AI制药这一概念提出至今,其所赋能的新药研发正不断产生突破性进展。而焕一生物专注的生物层面,整体上从技术路径来讲一般走得比较慢,国际上如Cellarity、Insitro等一类公司的药物研发项目也尚处于较为前期阶段。

 

焕一生物的平台主要从事生物标志物与靶点的研发,并且与合作伙伴以服务或者联合研发的形式进行产品化。在生物标志物的项目中,第一个产品化的项目正在进行大规模临床验证,并将于下半年启动报证工作。与剂泰的联合研发项目合作刚刚启动,预计快速推动,明年可以进入临床,其也是通过这个项目能展现AI+新药研发在中国的速度与成本优势。

 

而针对是否有望弯道超车,剂泰医药CEO赖才认为,相对国内传统制药领域与辉瑞、强生等世界药企之间的差距,反而是“AI新药研发”领域与国外差距较小,也更有希望真正意义上实现弯道超车,比肩世界。

 

技术迭代频繁,竞争更趋向于合作

 相比之前药物专家们整周、整月蹲在实验室测试AI认为难以成功的分子,如今不仅有了AI智能筛选环节,更是在算力提升下,使得新药研发领域中实现更大规模的药物分子筛选,技术迭代速度远超人们的想象。

 

而相比之前大多数AI智能的原理大多停留在大数据的基础进行比对与统计,类似第一代谷歌AlphaGo的围棋实际运用上,依靠大数据下棋谱对比最优步骤。如今的AI新药筛选也正在实现与第二代AlphaGo类似的“闭环式进步”,如同其自己与自己模拟下棋,实现棋艺增长,如剂泰医药一般的企业也在积极推进相对完整“闭环式”开发建立,虽说不至于如果未来世界一般,实现自我学习、自我进化、自行筛选出可成药靶点,但也相对过去也有着质的变化。

 

而对于创新药企之间竞争问题,焕一生物创始人文雯认为,伴随市场的巨大需求与技术的推力,诞生于AI制药各个环节的各大创新企业,是从行业的多个角度尝试利用AI解决新药研发的痛点。焕一生物拥有国际领先的AI与多组学交叉学科技术实力与强大的资源整合能力,在AI+多组学领域目前焕一是有着独特的技术壁垒与率先布局的优势的,所以相比于竞争,这对AI平台企业来说更是一种机遇。

 

AI药物研发的未来挑战

 于AI新药研发企业而言,相对目前强大的团队背景与技术平台的建立获得初创投资,未来更深层次的融资轮数,则需要更现实的数据,也使得初创型企业越是后面越难融资的本质原因。

 

至少迄今为止,全球仍没有任何一家完全依靠AI新药研发获批上市的新药,说破了天目前没有盖棺定论之前,任何可能都是存在的,这也是所有该领域创业者先行者都要面对的生存问题。

 

如同之前被炒上天的PD-1靶点,谁能料到扎堆现象如此严重,导致意料之内的新药商业价值严重下降的同时,巨额投入打水漂也成为可能,而AI新药研发同样如此。虽说,玩家们一再强调竞争企业间由于专注方向的不同,各自负责的职责也并不相同,但未来一旦大量玩家扎堆入局,也的确存在与PD-1类似情况发生的可能。

 

同时,人工智能领域与生俱来的科技属性,也注定无法向大多数制造业一般,做出一个产品就可以,而是需要在整个周期不断进步的行业,是真正意义上的“做到老学到老”的行业。技术内核的更新迭代有需要更加优秀、更加年轻的技术人才团队。

 

企业一旦停下,将面临被行业抛弃的命运,而行业一旦停下,也将面临被时代抛弃的命运。 

 

结语

美好的未来,正是由于各项技术的突破才能实现,也更值得每一位制药人为之奋斗。

 

如今的AI新药领域已不再如诞生之际一般饱受争议,多年技术积累下也有了更强大的底气来强调其重要性,而随着制药、资本、政府等各界目光的逐渐汇集,AI新药收获的不只是赞许,更多的或许是未来更强大的推动力与更广阔的成长空间。

 

更多创业者正在进入新的逐梦战场,谁能脱颖而出,唯有时间才能看清。 



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本篇文章来源于微信公众号:药时代

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