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人工智能:當AI給人類造藥吃

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AI加持下,新一代頭部藥企會更強,也會越做越大

文|趙天宇

編|王小

圖/Pixabay

一串由人類創造、永不患病的“代碼”,正在嘗試幫人類找到解藥,治愈疾病。

人工智能篩選出來的藥物,進展已快到不可忽視的地步。一款由生成式人工智能完成新穎靶點發現和分子設計的藥物,已進行到II期臨床試驗的階段。

2023年6月27日,該試驗的操刀者英矽智能遞表,意在港交所IPO。這是資本市場走得最快的一家AI藥物研發公司,如果IPO成功,有望成為亞太地區的“AI制藥第一股”。

AI藥物研發,描繪的是人類試圖馴服疾病的遠大藍圖,很多投資人抱著樂見其成的心態。畢竟,在市場低迷的當下,AI不僅是為數不多的新鮮刺激,而且,“已經算是改變行業了。”一位一級市場投資機構合伙人告訴《財經·大健康》,“應該會加速很多研究。”

AI篩藥的進展,會給行業帶來顛覆性改變嗎?

一位醫療健康投資機構董事總經理覺得,“不至于”,因為AI只是加速了新藥篩選的過程,相當于提升了一個環節的效率,但是要做成一款有效的新藥,并不是說只找到了化合物就能成,還有臨床試驗、上市審批等漫漫長路。

AI更大的價值在于,讓從業者看到“從零到一”

一批新公司正在冒出來,試圖在AI的幫助下識別新藥靶點、設計新藥、預測藥物療效及性,從而縮短藥物發現及開發的時間,節省成本。

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正在尋求港股上市的英矽智能,在招股書里寫道,正常情況下一款藥物從項目啟動到籌備臨床需要4.5年的時間,而使用它的Pharma.AI研發平臺,一般只需要12個月。Pharma.AI平臺有發現新靶點、生成候選藥物,預測候選藥物的臨床成功可能性等功能。

在過往的科研工作中,因藥物開發長周期的特性,開發出一款新藥,僅在數量龐大的類藥物分子中,找出一個有開發潛力的就是漫長的過程。在ChatGPT重新引燃人工智能熱潮后,研究人員意識到AI篩選新藥,算力還沒到達真正的上限,這讓資本和企業有了向上夠的空間。

《財經·大健康》不完全統計,2023年上半年,中國至少有16家企業獲得了新一輪融資。這些AI藥物研發公司,多數集中在較早期的發展階段,僅有兩家融資是在B+輪及C輪,其余公司均為A輪,或更早期融資。

一些公司創立時間不長,融資卻很迅速。在2021年底才由一對海歸博士夫婦創立AI制藥公司予路乾行,2023年5月已經完成數千萬元的第二輪融資,由復星醫藥旗下復健蘇州基金領投、中新資本跟投。

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6月,另一家AI制藥公司AurekaBiotechnologies完成千萬美元的種子輪融資,投資方為險峰旗云和紐爾利資本。這家公司更年輕,才成立三個月。

該公司創始人、美國加州大學爾灣分校終身正教授趙偉安坦陳,以雙抗藥物為例,傳統開發方法以經驗試錯法為主,周期長,且表征的分子數量很少,導致成功率較低,而AI技術的應用讓行業看到了縮短藥物研發時間的可能性。

浙商證券4月底的統計顯示,80條國內外AI輔助藥物設計管線中,有42條推進到I期臨床試驗,29條推進到II期臨床試驗階段。該機構認為,AI藥物設計的兌現期,有望在3年-5年后來臨。

開發一款新藥,雖是一門高精尖技術活,但也存在很強的偶然性。

五源資本董事總經理井緒天告訴《財經·大健康》,在以往,藥物發現是建立在大量實驗的基礎上的,存在一定的隨機性和偶然性。生物科技公司發現了一個有潛力的新藥后迅速進行轉化,但是很難保證能夠持續性地發現“好東西”。

所以,不少從業者在談及AI的價值時,會認為提升研發效率僅是其中一個特征,并不是最緊要的。

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盡管藥物工業發展多年,藥品看起來種類繁多,但實際上這些藥針對的靶點比較局限,很多病到今天還是無藥可治,或者治療效果不理想。比較明顯的就是腫瘤、神經系統的疾病,以及一些遺傳病。

井緒天認為,除了降本增效,AI更大的價值在于“從零到一的變化”,能夠將研究者們以往認為不可成藥的靶點做出藥物,或者通過AI的能力結合新的治療手段,設計出一些新模態的藥物。

抱著這樣的期待,像AI篩選最有希望的藥物那樣,投資人一輪一輪地將最有希望的那批公司篩出來,推向二級市場。

從資本市場進度看,最快的就是6月27日在港交所遞表的英矽智能。該公司成立于美國約翰斯?霍普金斯大學新興技術中心,2019年在香港設立總部。目前,英矽智能已建立由31個項目組成的多元化完全內部生成管線,涵蓋29個藥物靶點。

英矽智能的核心一款藥物的靶點,是通過Pharma.AI平臺識別的一種新型抗纖維化靶點。該藥物的作用機制就是抑制此靶點來治病,屬于同類首創,已于2023年2月獲得了美國食品和藥品監督管理的孤兒藥認定,若新藥成功上市獲批,批準后有七年的潛在市場獨占權。4月,該藥物啟動了IIa期臨床試驗,評估在中國的安全性、耐受性及療效。

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AI將如何改變生物醫藥的格局

AI藥物研發,干活的是新興企業,買單的則是不少大廠。

4月,因新冠mRNA疫苗名聲大噪的美國生物技術公司莫德納,宣布與IBM達成一項協議,結合生成式人工智能來設計更安全和有效的mRNA藥物。

跨國藥企賽諾菲的子公司與英矽智能成為伙伴。雙方簽訂了一份最高價值12億美元的開發候選藥物的協議,約定了藥物開發收益和藥物銷售分成兩部分的商業價值。

6月13日,賽諾菲甚至宣布,“Allin”人工智能和數據科學,并帶來了與AilyLabs共同開發的AI程序plai。賽諾菲認為,可以通過AI提高研究、臨床、生產制造等供應鏈全環節的效率。

跨國藥企對英矽智能而言是非常重要的,可以說是“衣食父母”,撐起了公司過半的收入。

在2022年,前五大客戶給英矽智能貢獻的收入是2730萬美元,合計占年度總收入的九成。來自第一大客戶的收入,獨占英矽智能2022年總收入的56.6%。

具體而言,英矽智能的招股書顯示,公司收入來源有兩部分,分別是藥物研發服務和軟件解決方案服務。

藥物研發服務,是英矽智能使用自己的AI藥物發現平臺,給大藥企篩選出有潛力的候選藥物,獲得一定的預付款。這一直是公司主要的收入來源,2021年占比78.2%,2022年總收入的95%都來自于此。

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據悉,OrBit總部位于新加坡,為CeFi、DeFi 和TradFi的機構提供服務,為用戶提供數字資產投資和對沖解決方案。(businesswire)[2022/8/1 2:50:55]

軟件解決方案服務,則是指公司開發的生成式AI平臺,用戶需要付費使用。這部分收入僅有緩慢的增長,總體占比逐年下滑。

禮來、輝瑞、正大天晴等國內外大藥企,選擇與晶泰科技達成合作,后者是一家AI創新藥早期研發的公司,合作方非常廣泛。在全球排名前20的跨國藥企中,已有15家與晶泰科技建立了合作關系。

從長期來看,AI的發展可能會改變生物醫藥的格局。

在以往,大藥企擅長的是基于自身在臨床后期階段的開發能力、銷售能力、藥物生產能力,尋找到生物科技公司早期的藥物資產,然后通過license-in、合作研發、并購的方式,把早期藥物資產納入到大藥企的體系內,做成藥,上市獲利。

井緒天參與投資了晶泰科技。他告訴《財經·大健康》,未來在AI的加持下,新一代大藥企會具備較強的早期藥物發現能力,不斷地發現好的藥物資產,而不只是單純依靠在臨床端和銷售端的資源能力和資金實力,以收購的方式去獲得早期藥物資產。

這意味著,新一代頭部藥企的能力會更強,也會越做越大。

實際上,AI藥物研發公司比較典型的收入來源之一,就是銷售分成。AI公司把設計出來的有潛力藥物賣給大藥企或者合作開發,后面直到藥品上市,一般不需要這個AI公司再支付額外的成本了。

“銷售分成的比例,一般是依據新藥開發的階段和難度,一個一個去談的。一般AI公司的分成比例是個位數到十幾個點。”一位關注AI制藥行業的投資人說。

難以避免的虧損

大部分AI制藥公司的財務指標,不好看。

即便是有信心沖擊AI制藥第一股的英矽智能,仍未實現盈利,2021年虧損1.31億美元,2022年擴大到2.22億美元,兩年虧損3.53億美元。

英矽智能預計,由于研發活動增加帶來的相關成本,以及其他開支,2023年公司預計會繼續產生虧損。

從收入情況看,英矽智能2021年收入為471.3萬美元,2022年收入3014.7萬美元,增幅達到539.6%。然而,目前的收入還不足以給公司貢獻正向的現金流。2021年、2022年,該公司經營性現金流流出額分別為是4192萬美元、6513萬美元。

AI制藥公司的盈利模式,主要有兩種:要么類似CRO的臨床研究合作,要么類似生物科技公司。如晶泰科技就更偏于前者,在過去的一年,其合作方已超過200家。

在井緒天看來,能夠走通CRO模式的AI公司,會是少數,因為CRO行業本身進入門檻高,能爭取到足夠多藥企的青睞與合作也很難,先行資本投入較大,行業的特征是集中度高,留給后來者的機會不多。

多數AI公司的機會,則在于先成為Biotech公司:努力推進自己的首個新藥研發管線,爭取讓藥品上市銷售。在這個過程中,通過將AI發現的更多高價值的早期管線與其他公司合作,來支撐藥物開發所需的現金流。

大部分AI藥物研發公司,是像Biotech這樣的模式去做。也就是說,多數的AI藥物研發公司,虧損是無法避免的。

這在當下的環境中,不是那么好接受的一件事。擺在AI藥物研發公司面前兩條出路:要么自身能盈利,要么IPO。

然而,二級市場對于生物科技行業的態度逐漸冷淡。恒生香港上市生物科技指數,上半年跌了23%,2022年12月30日收于1346.14,2023年6月30日跌至1031.01。

“除非大家決定整個生物科技領域都不投資了。如果還是要投的話,具備AI能力的生物科技公司,比傳統的更有機會。”井緒天說。

在海外資本市場,AI制藥公司也面臨困境。5月,總部位于英國倫敦的上市AI制藥公司BenevolentAI宣布裁員約180人,近乎公司的一半,并決定優化技術平臺、重組管線,以此減少支出,維持現金流。此時,距其上市剛過去了一年。

BenevolentAI也曾是AI制藥領域的一只獨角獸。但是,公司在利用AI發現靶點、開發分子的過程中并不順利,部分管線未能成功實現臨床轉化。今年4月,該公司旗下主要管線BEN-2293在臨床IIa期試驗中表現不佳,雖然安全性和耐受性良好,但該候選藥物沒能達到次要終點,此款藥物用于治療特應性皮炎,但是在改善濕疹或瘙癢面積和嚴重程度方面,沒能表現出比安慰劑更好的效果。

在過去的一年里,該公司的股價下跌了超過79%。

多數AI制藥公司,仍是要邁上類似BenevolentAI公司的道路,在AI篩選新藥能力的加持下,自己把最有可能成藥、最具市場需求的關鍵品種一步步做大。

在各行各業陸續出現職業被AI取代的當下,受沖擊的還不止是個人而已。部分公司同樣經受考驗,生物科技公司在AI的沖擊下有些危險。

傳統的生物科技公司,在一款藥做成之后,其實依然很難成長為一個成熟的大型制藥企業,原因是缺少新管線的競爭力。一款藥做成后,出第二個爆款依然困難。

在井緒天看來,相比于傳統生物科技公司的方式,AI公司的試錯機會更多。也因此,具備AI能力的生物科技公司,比傳統公司更有機會獲得投資。

最佳狀態是,生物科技公司具有AI能力,可利用自己的技術平臺不斷發現新藥,儲備大量管線、藥物資產,從中評估選擇最有潛力的進行開發。

AI藥物研發行業很喜歡看未來。

賽迪顧問預計,2023年—2025年,將會有一批AI研發的藥物進入素有“死亡之谷”之稱的臨床II期,到2026年-2027年會出現首個上市的AI制藥產品。

AI能否幫著生物科技力挽狂瀾,仍等待著時間給出答案。

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