百度CEO李彥宏曾說(shuō)“互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)是人工智能”，俄羅斯總統普京更是強調“人工智能是未來(lái)科技發(fā)展的關(guān)鍵，是改變世界的關(guān)鍵”。

       傳統制藥模式面臨著(zhù)成藥周期漫長(cháng)、費用成本高、研發(fā)風(fēng)險大等痛點(diǎn)，將傳統“試錯式”制藥模式，推向“科學(xué)式”制藥模式，成為制藥行業(yè)內的共識之一。

       在此背景下，AI技術(shù)的興起為打破藥物研發(fā)困境，實(shí)現創(chuàng )新藥研發(fā)“降本增效”提供了全新的解決方案。

       為此，小編盤(pán)點(diǎn)2022年全球AI制藥融資TOP10，直擊AI制藥發(fā)展趨勢。

       全球AI制藥融資TOP10：

       國內僅1家企業(yè)上榜

       相關(guān)數據統計，目前全球有超過(guò)500家AI藥物研發(fā)初創(chuàng )企業(yè)，參與AI藥物研發(fā)的大型藥企有超過(guò)56家，其中包括逾36家傳統藥企和20家CRO（醫藥研發(fā)合同外包服務(wù)機構）企業(yè)。

       2022年被認為是醫藥行業(yè)的投資寒冬，但“投資收縮”的資本并未放棄對AI制藥賽道的青睞。

       根據公開(kāi)數據統計，2022年全年AI制藥賽道相關(guān)的融資總事件達144起，總金額為62.02億美元（約人民幣426.66億元）。

       相較于2021年融資事件的73起，數量上基本翻番，而對比2021年的42億美元融資總額，增長(cháng)幅度也超過(guò)50%，數量和金額的雙效提升，大有一種作為投資洼地吸收了各路資本的態(tài)勢。

       據不完全統計，國內僅一家企業(yè)上榜：劑泰醫藥。

       表1 2022年全球AI制藥融資TOP10

       2022年，全球AI制藥融資僅TOP10的事件，總額就17.11億美元，大額融資案例發(fā)生趨勢不減。

       投融資活動(dòng)主要活躍在美國，其次是歐洲和中國。中國的投融資活動(dòng)則主要集中于珠三角、京津冀以及長(cháng)三角等醫藥產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達的地區。

       從融資輪次分布上，2022年全球AI制藥的融資以早期融資為主，A輪融資最多。原因是市場(chǎng)涌現了一批新興的AI企業(yè)，這些公司大多成立于2019年-2021年，發(fā)展前景獲得了資本的認可。

       而在Top10的融資事件中，主要集中在B輪和C輪，這些大事件與各類(lèi)具體療法結合得更加緊密（例如蛋白質(zhì)降解藥物、mRNA疫 苗、基因編輯等），對于各類(lèi)數據和工具的運用得更加純熟（蛋白質(zhì)組學(xué)、單細胞組學(xué)、表型數據等），在“最燒錢(qián)的階段”獲得了資本的青睞。

       除了各路資本并未放棄對AI制藥賽道的青睞，各大藥企也不斷加碼，大有“一擲千金”的態(tài)勢。

       2022年，AI制藥步入高速發(fā)展的軌道，越來(lái)越多的跨國藥企與AI藥物研發(fā)公司達成合作。國內方面，AI藥物研發(fā)同樣遍地開(kāi)花、合作不斷。

       根據數據庫及公開(kāi)信息，全球AI藥企大訂單TOP10榜單如表2所示。

       表2 2022年AI藥企大訂單TOP10

       一眼望去，為這些高額訂單付費的多為賽諾菲、BMS、安進(jìn)等大藥企，可見(jiàn)其對AI技術(shù)越發(fā)認可。其中，賽諾菲和禮來(lái)在Top10 AI合作大訂單中各占三席。

       賽諾菲和BMS更是轟出了超過(guò)50億美元的訂單，震裂眼球。

       2022年1月7日，賽諾菲宣布與AI藥物研發(fā)公司Exscientia達成合作協(xié)議，利用端到端的AI技術(shù)共同開(kāi)發(fā)至多15款腫瘤或免疫相關(guān)的小分子新藥。賽諾菲支付1億美元預付款、52億美元里程碑金額，以及不超過(guò)21%的銷(xiāo)售分成。

       作頭部為AI制藥公司，Exscientia此前已與拜耳、BMS、華東醫藥等多家跨國藥企建立合作，累計預付款超過(guò)1億美元，里程碑金額超過(guò)25億美元。此次與賽諾菲簽約，為Exscientia有史以來(lái)的單筆最高訂單。

       2022年5月10日，BMS和Evotec共同宣布，進(jìn)一步擴大在蛋白質(zhì)降解領(lǐng)域的戰略合作。合作最初于2018年簽署，初步成果已在分子膠降解劑領(lǐng)域得到驗證；基于此，雙方將合作關(guān)系再延長(cháng)8年。

       根據協(xié)議，BMS將利用其的專(zhuān)有EVO panOmics（高通量多組學(xué)）、EVO panHunter（集成數據分析和預測）以及基于人工智能/機器學(xué)習（AI/ML）的藥物平臺進(jìn)行藥物開(kāi)發(fā)。Evotec除了收到2億美元預付款以外，還有望基于項目完成的里程碑情況，獲得高達50億美元的付款。

       Evotec總部位于德國漢堡，與超500家合作伙伴建立了一個(gè)合作網(wǎng)絡(luò )，包括諾和諾德、拜耳、默沙東、勃林格殷格翰、武田、賽諾菲等一眾知名藥企。

       AI制藥發(fā)展趨勢

       從2022年AI制藥融資和AI藥企大訂單的情況，大概可以看出AI制藥賽道的發(fā)展趨勢：

       （1）AI+新興療法的碰撞越來(lái)越火熱：

       人工智能能夠探索巨大的序列空間和結構空間，包括設計自然界中不存在的蛋白質(zhì)、微生物、堿基對等，對藥物進(jìn)行特異性和親和性?xún)?yōu)化等應用。

       所以近年來(lái)，AI技術(shù)與蛋白組學(xué)、核酸藥物、細胞療法和基因療法、微生物組學(xué)和其他新興療法(腫瘤電場(chǎng)治療)等的迭代備受關(guān)注。

       （2）AI挖掘生物學(xué)知識：

       機器學(xué)習和深度學(xué)習使計算機能夠模擬人類(lèi)將數據轉換為知識能力。算力的提升、機器學(xué)習等模型的精進(jìn)、大量數據的積累，都讓計算生物學(xué)的研究條件越來(lái)越完善，傳統生物學(xué)方法無(wú)法解答的問(wèn)題，可以通過(guò)這樣的跨界研究有所突破。

       例如利用AI技術(shù)解決了「蛋白質(zhì)折疊」的預測問(wèn)題，實(shí)現了從無(wú)到有的蛋白質(zhì)結構預測、從靜到動(dòng)的分子動(dòng)力學(xué)模擬，用AI打開(kāi)生物學(xué)研究的另一扇窗，從而挖掘出更多的新興療法和治療手段。

       （3）組合式創(chuàng )業(yè)正在出現：

       新公司喜歡將創(chuàng )新技術(shù)形成一套“組合拳”，AI則在其中扮演穿針引線(xiàn)的角色，例如將AI+器官芯片+藥物研發(fā)，運用AI+單細胞測序用于免疫療法開(kāi)發(fā)都是較為典型的例子。

       但是，這些重大突破基本是基于生物藥、化學(xué)藥等領(lǐng)域，中醫藥作為中華文明瑰寶，是我國5000多年文明的結晶，這一塊與AI技術(shù)的結合正處于一個(gè)空白點(diǎn)。

       中醫藥（包括天然藥物）的有效成分、靶點(diǎn)與通路、作用機理、治療領(lǐng)域等一直是中醫藥走向國際的瓶頸之一。

       特別是天然產(chǎn)物的藥物開(kāi)發(fā)中，由于其本身存在的諸多問(wèn)題，限制了其藥物開(kāi)發(fā)，這些問(wèn)題包括：

       （1）天然含量低，難以保障市場(chǎng)需求；（2）結構復雜，全合成、半合成非常困難；（3）本身雖然具有治療活性，但毒副作用大，限制了其使用；（4）跨膜滲透、體內藥效、藥動(dòng)學(xué)數據不佳等。這些問(wèn)題也正是很多天然產(chǎn)物藥物開(kāi)發(fā)的瓶頸所在。

       而AI技術(shù)正是解決這些復雜問(wèn)題的一把“高效鑰匙”。

       AI助力天然藥物開(kāi)發(fā)

       AI技術(shù)可應用于藥物發(fā)現階段和臨床研究階段，包括靶點(diǎn)發(fā)現、化合物合成、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優(yōu)化臨床試驗設計和藥物重定向（老藥重利用）等場(chǎng)景。

       AI技術(shù)可以實(shí)現的計算方法包括：特征匹配、分子對接、基因關(guān)聯(lián)、通路映射、回顧臨床分析和新的數據資源方法等。

       運用AI算法，可以揭示天然藥物所含成分及其作用機理，促進(jìn)中藥現代化和創(chuàng )新，優(yōu)化現有產(chǎn)品，縮短研發(fā)時(shí)間，節約研發(fā)費用，取得競爭優(yōu)勢，增加企業(yè)利潤。

       NPAIEngine天然產(chǎn)物AI研發(fā)平臺是藥智網(wǎng)與英國AIA Insights公司合作，聯(lián)合打造的「全球首 款」天然產(chǎn)物+AI研發(fā)平臺。

       NPAIEngine天然產(chǎn)物AI研發(fā)平臺擁有來(lái)源于全球約3.5萬(wàn)種植物、生物和礦物質(zhì)的423,596個(gè)天然產(chǎn)物，應用AIA Insights自主研發(fā)的AI-核心算法，將天然產(chǎn)物中的化合物結構數據庫、化合物生物活性數據庫及其相應的疾病數據庫有機地結合起來(lái)，用戶(hù)可以用NPAIEngine的強大功能，篩選出天然產(chǎn)物中的有效成分，預測出一種或多種有效成分針對的特定靶點(diǎn)或疾病。

       圖1 NPAIEngine天然產(chǎn)物AI研發(fā)平臺

       NPAIEngine平臺具有以下四大技術(shù)特點(diǎn)：

       （1）海量數據：集成全球/多種語(yǔ)言發(fā)表的天然產(chǎn)物數據庫的42萬(wàn)個(gè)天然產(chǎn)物。AI網(wǎng)絡(luò )藥理學(xué)全方位覆蓋從化合物結構→靶標、信號通路→疾病的藥物作用機理。

       （2）功能強大：首家天然產(chǎn)物/中藥AI平臺，可廣泛應用于天然產(chǎn)物/中藥的作用機理、ADMET預測助力苗頭化合物篩選，助力天然產(chǎn)物和中藥活性成分新發(fā)現。

       （3）性能優(yōu)異：基于平臺自主研發(fā)算法，預測結果準確率，優(yōu)勢明顯。另外，基于云超算調用，僅需數天即可實(shí)現天然產(chǎn)物研發(fā)花費數年、大型虛擬預測花費數月的效用。

       （4）使用方便：AI平臺為中文網(wǎng)頁(yè)應用程序，通過(guò)瀏覽器即可使用，操作簡(jiǎn)單，無(wú)需培訓即可使用。

       例如，基于NPAIEngine平臺有效地預測了溪黃草的有效成分nodosin，并實(shí)現了nodosin的活性和疾病靶點(diǎn)的預測。

       圖2 AI天然產(chǎn)物研發(fā)平臺分析結果

       小結

       現代醫藥工業(yè)革命以來(lái)，行業(yè)增長(cháng)的基本動(dòng)力一直是技術(shù)創(chuàng )新，特別是通用型技術(shù)的革新。

       而我們這個(gè)時(shí)代下，醫藥行業(yè)最重要的通用型技術(shù)正是人工智能。了解AI技術(shù)賦能藥物研發(fā)背后的邏輯，站在行業(yè)下一個(gè)風(fēng)口，是內卷下企業(yè)的愿景。

       如果要掌握AI技術(shù)，則必須要掌握數據。因為需要海量的數據才能為藥物設計帶來(lái)便利，訓練AI的數據集決定了AI的質(zhì)量。數據的共享、經(jīng)驗的積累無(wú)疑是制藥行業(yè)與AI技術(shù)顛覆性發(fā)展最根本的沖突。

       NPAIEngine天然產(chǎn)物AI研發(fā)平臺正致力于解決這一大行業(yè)難題。你準備好借助這一把“寶劍”披荊斬棘了嗎？