百度CEO李彥宏曾說(shuō)：“互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)是人工智能”。隨著數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，一眾跨國(guó)藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道，行業(yè)高速發(fā)展中也催生了不少獨(dú)角獸企業(yè)。

近日，港交所官網(wǎng)顯示，晶泰科技遞交港交所上市申請(qǐng)，中信證券為獨(dú)家保薦人。根據(jù)招股書，公司藥物發(fā)現(xiàn)解決方案及智能自動(dòng)化解決方案業(yè)務(wù)產(chǎn)生的收入實(shí)現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，晶泰科技的收入從2020年的3563.6萬(wàn)元增長(zhǎng)至2021年的6279.9萬(wàn)元，并進(jìn)一步增長(zhǎng)至2022年1.33億元，CAGR（復(fù)合增長(zhǎng)率）為93.4%。此外，截至2023年上半年，晶泰科技的收入為8000萬(wàn)元，較去年同期的4290萬(wàn)元同比增長(zhǎng)86.3%。服務(wù)客戶包括輝瑞、強(qiáng)生、正大天晴等。

這也是由于目前，在藥物研發(fā)費(fèi)用低速上升的同時(shí)，新藥研發(fā)成功率卻在不斷降低。據(jù)全球生物技術(shù)行業(yè)組織BIO、Informa Pharma Intelligence以及QLS聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告，過(guò)去十年(2011年-2020年)，9704個(gè)藥物臨床開發(fā)項(xiàng)目中從1期臨床到獲得美國(guó)FDA批準(zhǔn)上市的成功率平均為7.9%，所需要的時(shí)間平均為10.5年。另?yè)?jù)發(fā)表在《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》上的一項(xiàng)報(bào)告統(tǒng)計(jì)顯示，在2009年至2018年期間，開發(fā)一種新藥的中位資本化成本為9.853億美元，而平均總資本化成本高達(dá)13.59億美元。

近年來(lái)，中國(guó)醫(yī)藥創(chuàng)新實(shí)力快速增強(qiáng)，企業(yè)研發(fā)投入也在持續(xù)提高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年中國(guó)規(guī)模藥企的研發(fā)投入達(dá)到233億美元，并且預(yù)計(jì)將于2026年達(dá)到405億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為11.7%。

如何降低研發(fā)成本提高研發(fā)效率？對(duì)此，有業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)認(rèn)為，基于AI、物理建模、高性能計(jì)算的相關(guān)技術(shù)有望成為征服這座險(xiǎn)峰的關(guān)鍵所在。

基于此，眼下不少跨國(guó)藥企也在加速布局“AI+制藥”賽道。例如，日前，勃林格殷格翰和IBM宣布達(dá)成一項(xiàng)合作協(xié)議，勃林格殷格翰將能夠利用IBM的基礎(chǔ)模型技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)新型候選抗體，用于開發(fā)有效的治療方法。根據(jù)協(xié)議，勃林格殷格翰將使用IBM開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練人工智能模型，該模型將根據(jù)勃林格殷格翰的其他專有數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步微調(diào)以生成目標(biāo)候選抗體。勃林格殷格翰生物治療藥物研發(fā)全球主管Andrew Nixon表示，“雙方合作將開發(fā)出一個(gè)前所未有的加速抗體發(fā)現(xiàn)的平臺(tái)，加速公司創(chuàng)造新抗體療法的步伐。”

對(duì)此，有券商醫(yī)藥行業(yè)分析師對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道指出，新藥研發(fā)難度正逐年提升，主要表現(xiàn)在新藥研發(fā)周期有的長(zhǎng)達(dá)十年，研發(fā)費(fèi)用高達(dá)26億美元，每年最多誕生30-50種新藥，原創(chuàng)新藥僅15個(gè)左右。而面對(duì)患者未被滿足的臨床需求，行業(yè)需要召喚新技術(shù)、新理論、新策略，如此也驅(qū)動(dòng)了技術(shù)的創(chuàng)新。這也說(shuō)明，只有將前沿技術(shù)與經(jīng)典藥物研發(fā)手段相結(jié)合，縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，提高藥物研發(fā)成功率，才能助力中國(guó)原始創(chuàng)新。

“AI+制藥”布局成趨勢(shì)

近年來(lái)，隨著疾病復(fù)雜程度提升，臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)醫(yī)藥公司的研發(fā)投入不斷增長(zhǎng)。

根據(jù)灼識(shí)咨詢發(fā)布的數(shù)據(jù)，新藥的誕生會(huì)受到多方面因素的影響，但研發(fā)資金的不斷投入是其最根本的保障。從2016年至2021年，全球醫(yī)藥研發(fā)費(fèi)從1,600億美元上漲至2,120億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為5.8%。在全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢的大背景下，醫(yī)藥市場(chǎng)整體監(jiān)管趨嚴(yán)，全球醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)投入將繼續(xù)保持低速增長(zhǎng)。到2026年，預(yù)計(jì)全球醫(yī)藥公司藥品研發(fā)投入將會(huì)達(dá)到2,540億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率較2016至2021年將會(huì)再下降2.1%。

然而，在研發(fā)費(fèi)用低速上升的同時(shí)，新藥研發(fā)成功率卻在不斷降低。據(jù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)入藥物開發(fā)管道的5,000至10,000個(gè)先導(dǎo)化合物中，平均只有一個(gè)能最終上市。因此，中國(guó)藥企的研發(fā)投入占比近年來(lái)持續(xù)提高。另外，2021年中國(guó)規(guī)模藥企的研發(fā)投入達(dá)到233億美元，并且預(yù)計(jì)將于2026年達(dá)到405億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為11.7%。保持較高研發(fā)投入所產(chǎn)生的重磅藥及新藥的技術(shù)優(yōu)勢(shì)所帶來(lái)的可持續(xù)良性盈利能力愈加成為中國(guó)藥企巨頭重點(diǎn)關(guān)注的投入方向。

而伴隨著藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的高速累積和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及人工智能技術(shù)(AI)的加速發(fā)展，AI在新藥發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用日益增多，優(yōu)勢(shì)也得到突出體現(xiàn)。數(shù)據(jù)、算法、算力三方面的發(fā)展，使得AI大規(guī)模進(jìn)入藥品研發(fā) 領(lǐng)域成為現(xiàn)實(shí)。目前，AI在新藥研發(fā)及商業(yè)化不同階段的應(yīng)用場(chǎng)景。

一是，應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)階段。AI可以用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，檢索分析文獻(xiàn)等，找出通路、蛋白和機(jī)制等與疾病的相關(guān)性，提出新的可測(cè)試假說(shuō)．以發(fā)現(xiàn)新機(jī)制新靶點(diǎn)；用于化合物研究和篩選，學(xué)習(xí)已知化學(xué)知識(shí)及資料，建立高效的模型、快速過(guò)濾“低質(zhì)量”化合物、富集潛在有效分子；用于化合物合成，學(xué)習(xí)已知化學(xué)反應(yīng)后預(yù)測(cè)在單一步驟中可以使用的化學(xué)反應(yīng)，解析所需分子，得到可用試劑。

二是，應(yīng)用于臨床前研究階段。AI可以幫助新適應(yīng)癥發(fā)現(xiàn)，將已上市或處于研發(fā)管線的藥物與疾病進(jìn)行匹配，發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)，擴(kuò)大藥物的適應(yīng)癥；用于晶型預(yù)測(cè)，晶型變化會(huì)改變固體化合物的物理及化學(xué)性質(zhì)改變。可實(shí)現(xiàn)高效動(dòng)態(tài)配置藥物晶型。

三是，應(yīng)用于臨床試驗(yàn)階段。在臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)層面，可以檢索過(guò)去臨床試驗(yàn)中的成功和失敗經(jīng)驗(yàn)，使臨床試驗(yàn)方案避免重復(fù)常見的遺漏、提高安全性等。在患者招募層面，可以用于提取患者數(shù)據(jù)．為臨床試驗(yàn)匹配相應(yīng)患者。

四是，應(yīng)用于藥品銷售階段。在學(xué)術(shù)推廣方面，為藥械企業(yè)、醫(yī)生、患者提供全流程的智能醫(yī)學(xué)創(chuàng)新服務(wù)。

上述券商分析師介紹，例如在藥物研發(fā)過(guò)程的首要步驟是選擇藥物作用的靶點(diǎn)蛋白。在癌癥中突變率較高、患者數(shù)量較多的ALK、EGFR等靶點(diǎn)都是非常有市場(chǎng)的靶點(diǎn)。傳統(tǒng)靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)通過(guò)人工閱讀科研文獻(xiàn)，收集分析流行病學(xué)數(shù)據(jù)，結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)去推測(cè)潛在的藥物靶點(diǎn)，通常耗時(shí)2-3年，而AI利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP），可以高效率挖掘文獻(xiàn)、組學(xué)數(shù)據(jù)、功能實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等海量醫(yī)學(xué)資料，在短時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)藥物和疾病之間的作用關(guān)系，從而得到藥物在機(jī)體細(xì)胞上產(chǎn)生效用的候選靶點(diǎn)，這大幅縮短了靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的時(shí)間，加快了藥物研發(fā)的進(jìn)程。

“在過(guò)去的40年間，AI在藥物領(lǐng)域的探索應(yīng)用不斷加快，人工智能的愈發(fā)成熟是醫(yī)藥領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)。隨著全新的作用靶點(diǎn)和機(jī)制越來(lái)越少，制藥企業(yè)需要投入更多的人力及動(dòng)力去打造Fist-In-Class產(chǎn)品，如何才能提高研發(fā)效率，如何用已有的技術(shù)手段賦能藥物研發(fā)，AI的作用已是越來(lái)越大。”該分析師說(shuō)。

如何實(shí)現(xiàn)“AI+藥企”合作模式落地？

眼下，強(qiáng)烈的新藥研發(fā)降本需求，技術(shù)的不斷創(chuàng)新，研發(fā)數(shù)據(jù)的持續(xù)累積和計(jì)算能力的日漸提升將推動(dòng)人工智能藥物研發(fā)市場(chǎng)快速發(fā)展。傳統(tǒng)制藥公司與AI新藥研發(fā)公司頻頻達(dá)成高額合作，賽諾菲、安進(jìn)、默沙東、阿斯利康、輝瑞等一眾頭部藥企均有所布局。

根據(jù)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者梳理，近年來(lái)，頭部藥企積極參與AI藥物研發(fā)合作，其中強(qiáng)生、輝瑞、阿斯利康、諾華、拜耳等頭部藥企合作較為頻繁，國(guó)際廠商安進(jìn)、諾和諾德、三菱制藥等亦有布局。國(guó)內(nèi)頭部玩家藥明康德、正大豐海、豪森藥業(yè)、云南白藥也參與到AI研發(fā)合作中。目前頭部藥企AI藥物研發(fā)聚焦的疾病領(lǐng)域主要是癌癥和精神類疾病，占比超過(guò)50%；其次是心腦血管、肝腎腸胃和呼吸系統(tǒng)，占比大約30%；其余合作涉及的領(lǐng)域包括糖尿病、眼病、白血病、感染類疾病、免疫類疾病、藥物副作用領(lǐng)域。

這也催生了相關(guān)產(chǎn)業(yè)空間進(jìn)一步擴(kuò)容。根據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示，藥物發(fā)現(xiàn)階段的全球藥物研發(fā)外包服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將由2023年的123億美元增長(zhǎng)至2030年的325億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率為14.9%，而中國(guó)的藥物研發(fā)外包服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將由2023年的34億美元增長(zhǎng)至2030年的119億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率為19.6%。

“AI輔助藥物研發(fā)”的熱潮，不僅誕生了眾多新興企業(yè)，還促進(jìn)了傳統(tǒng)制藥大企在AI領(lǐng)域的探索；此外，IT巨頭也嘗試?yán)米陨淼幕ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)與平臺(tái)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行技術(shù)布局，擴(kuò)張業(yè)務(wù)版圖，進(jìn)入“AI輔助藥物研發(fā)”的賽道。

例如，科技行業(yè)巨頭英偉達(dá)已被業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為是人工智能的“賣鏟人”，堪稱全球AI制藥公司的最大金主。這也是由于，今年以來(lái)，英偉達(dá)已經(jīng)瘋狂“掃貨”9家AI制藥公司，不僅如此，2023年第三季度，英偉達(dá)更是收入創(chuàng)下181.2億美元的紀(jì)錄，較第二季度增長(zhǎng)34%，較去年同期增長(zhǎng)206%。而根據(jù)行業(yè)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，截至今年8月，英偉達(dá)就已經(jīng)對(duì)外投資多達(dá)21筆，遠(yuǎn)超往年一整年2-10筆的融資數(shù)量，同時(shí)很大一部分資金投向了生物醫(yī)學(xué)。

針對(duì)這一現(xiàn)象，有藥企高管也對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道指出，AI應(yīng)用的范圍擴(kuò)展至醫(yī)藥行業(yè)也是基于科技高速發(fā)展的趨勢(shì)，是不可阻擋的社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)。而醫(yī)療健康領(lǐng)域需求永遠(yuǎn)存在，所以這兩個(gè)領(lǐng)域的結(jié)合理所當(dāng)然，且未來(lái)的前景還是非常巨大。不過(guò)，需要注意的是，AI與醫(yī)藥行業(yè)相結(jié)合也存在諸多難點(diǎn)。

它的難點(diǎn)在哪？“一方面，線上和線下的體系不能完全獨(dú)立，需要結(jié)合；另一方面，兩者融合需要政府政策的配套支持；此外，AI和醫(yī)療健康的結(jié)合還是要以醫(yī)療價(jià)值為導(dǎo)向，需要考慮如何真正能夠?qū)︶t(yī)療結(jié)果產(chǎn)生影響，目前這仍處于探索的過(guò)程。”上述藥企高管指出，尤其在醫(yī)療能力上，AI的運(yùn)用仍處于起步階段，有很長(zhǎng)的路要走，包括人才、組織上都還需要進(jìn)一步發(fā)展提升。

“AI與醫(yī)療的結(jié)合是需要全社會(huì)共同來(lái)努力的，不是一個(gè)企業(yè)就能實(shí)現(xiàn)，需要生態(tài)圈上下游的伙伴一起合作，僅靠一家企業(yè)做不了也做不成。”該藥企高管補(bǔ)充道，中國(guó)新藥市場(chǎng)受到政策及資本的影響，可能會(huì)面臨不確定性，這方面就需要企業(yè)考慮如何加快研究效率真正進(jìn)入全球競(jìng)爭(zhēng)格局中，不斷試錯(cuò)，降低整體的研發(fā)成本，以此提升競(jìng)爭(zhēng)力。所以，未來(lái)幾年人工智能這一新技術(shù)將面臨較好的發(fā)展機(jī)遇，真正的走向AI助力藥物研發(fā)發(fā)展的新階段。

為了推動(dòng)世界真正的走向AI助力藥物研發(fā)的新階段，新科技革命正在不斷涌現(xiàn)，旨在悄然征服包括新藥研發(fā)在內(nèi)的多座險(xiǎn)峰，促進(jìn)AI與生命科學(xué)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的深度融合。雖然這條路不好走，但前景是光明的。

文章來(lái)源：21經(jīng)濟(jì)新聞

作者：季媛媛