AI制藥將成醫(yī)藥研發(fā)“神器”？英矽智能CEO任峰：臨床試驗才是試金石，有一款“跑出來”就是里程碑

每經(jīng)記者 許立波    每經(jīng)編輯 梁梟    

2023年，以ChatGPT為代表，人工智能技術(shù)在各行各業(yè)呈現(xiàn)百花齊放之勢，尤其是在以生物醫(yī)藥為代表的前沿科創(chuàng)領(lǐng)域，AI與制藥的碰撞催生出一批受到資本市場青睞的寵兒。其中，英矽智能已于6月27日向港交所遞交招股書申請上市，志在成為“亞太AI制藥第一股”。

AI所驅(qū)動的創(chuàng)新藥管線也實現(xiàn)了“License-out”（授權(quán)許可）。近日，英矽智能和全球化腫瘤學生物技術(shù)公司Exelixis已就潛在同類最佳（best-in-class）抗腫瘤創(chuàng)新療法ISM3091達成全球獨家許可協(xié)議。英矽智能將獲得8000萬美元的預付款。此外，英矽智能還有資格獲得后續(xù)里程碑付款，以及未來產(chǎn)品凈銷售額的分級版稅。

盡管有輿論造勢和資本助推，但時至今日，AI制藥并未展現(xiàn)出真正顛覆新藥研發(fā)的一面。對這項新興技術(shù)滿懷信心的投資人或許會說AI制藥已“攻克”了藥物設(shè)計階段，但他們也不得不承認，所有AI藥物管線都尚未走完臨床試驗所需要的漫長進程。

“2020年之后，隨著國內(nèi)外一些AI藥物管線進入臨床二期進行有效性驗證，整個AI制藥行業(yè)也迎來一個關(guān)鍵性階段：如果有藥物能夠驗證成功，那么就意味著在新藥研發(fā)流程中，從靶點發(fā)現(xiàn)到臨床試驗，AI制藥已能夠?qū)崿F(xiàn)閉環(huán)。”在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者專訪時，英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官及首席科學官任峰如此闡述AI制藥的發(fā)展趨勢。

臨床試驗是AI制藥的真正考驗

誰能跨越“死亡之谷”？

首先需要明確，AI制藥這一新興技術(shù)，必然是為了解決傳統(tǒng)新藥研發(fā)的痛點而生。在任峰看來，AI制藥所能解決的最大痛點，即是反摩爾定律的存在：盡管全球制藥公司幾十年來在不斷增加投資，但投資10億美元得到的上市新藥數(shù)目每9年就得減少一半。

任峰表示，傳統(tǒng)的新藥研發(fā)之所以面臨這樣的瓶頸，主要是因為三方面的問題難以解決：“第一個問題與生物學相關(guān)，也就是如何發(fā)現(xiàn)靠譜的靶點以及生物學機制來做創(chuàng)新藥；第二個問題與化學相關(guān)，在分子生成階段，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)仰賴于藥物化學家的經(jīng)驗，通常無法高效率地產(chǎn)出成藥性好的小分子化合物；第三個問題則與臨床試驗相關(guān)，也就是如何更好地設(shè)計臨床試驗方案，來讓化合物在臨床上盡最大可能獲得成功。”

圖片來源：受訪者提供

也正是圍繞傳統(tǒng)藥物研發(fā)領(lǐng)域的這三個瓶頸，英矽智能搭建了Biology42、Chemistry42及Medicine42三個板塊，共同組成了其人工智能藥物研發(fā)平臺Pharma.AI。據(jù)英矽智能招股書，其中，研發(fā)團隊利用Biology42板塊下的PandaOmics應用程序的靶點識別及商業(yè)智能能力，研發(fā)具市場潛力的疾病適應癥的新靶點。然后，團隊還可利用Chemistry42板塊下的Generative Chemistry應用程序的生成式AI能力產(chǎn)生針對該等新靶點的具有良好物理化學特性的小分子。最后，Medicine42板塊下的inClinico應用程序用于利用先前臨床試驗及臨床試驗方案的數(shù)據(jù)協(xié)助優(yōu)化臨床試驗設(shè)計。

招股書顯示，在過去制藥行業(yè)早期藥物發(fā)現(xiàn)階段中，從項目啟動到臨床前研究平均耗時4.5年，但英矽智能的AI平臺可以將這一時長平均縮短至12個月，這無疑大大提高了藥物研發(fā)效率。同時，更高的效率也就意味著更低的成本。Exscientia Company Deck數(shù)據(jù)顯示，由于可以縮短新藥發(fā)現(xiàn)的周期及減少新藥發(fā)現(xiàn)研究耗材，使用AI技術(shù)可以減少約35%的資金成本。

但問題在于，新藥發(fā)現(xiàn)也僅僅只是藥物研發(fā)龐大流程中的一環(huán)而已，AI藥物管線面臨的真正考驗來自臨床試驗——通常來說，臨床階段所耗費的時間與資金成本都會占到整個新藥研發(fā)的三分之二以上，而成功率卻不足兩成，也無怪乎醫(yī)藥人將新藥“從實驗室進入臨床試驗”這一過程形容為跨越“死亡之谷”。

任峰也向記者表示，任何一款藥物，無論是通過AI還是傳統(tǒng)路徑所研發(fā)的，都必須要經(jīng)受來自臨床試驗以及監(jiān)管層面的考驗，這中間“沒有捷徑可走”。“當藥物研發(fā)步入臨床試驗階段，還未有證據(jù)表明AI可以完全地賦能臨床研究、縮短臨床試驗的時間。我認為目前AI還不能有效解決這一階段的問題。”

任峰（左） 圖片來源：受訪者提供

核心管線臨床失敗導致公司經(jīng)營受阻、市值暴跌在海外市場已有前車之鑒。2022年7月，在進入臨床階段一年多以后，英國AI制藥企業(yè)Exscientia開發(fā)的用于治療強迫癥的候選藥物DSP-1181宣布停止開發(fā)，原因是I期臨床研究未達到預期。自此，開發(fā)世界上首個由AI設(shè)計的藥物分子的嘗試以失敗告終。

今年4月，另一家AI藥物研發(fā)公司BenevolentAI也宣布，其用于治療特應性皮炎的局部泛Trk抑制劑BEN-2293的IIa期臨床試驗沒有達到次要療效終點。之后，公司旋即宣布裁掉近一半人員、優(yōu)化技術(shù)平臺、重組管線等措施，以此減少支出、維持現(xiàn)金流。

不過，任峰認為，這些失敗的個例并沒有改變AI制藥螺旋式上升的發(fā)展趨勢：“我認為AI制藥有一個非常關(guān)鍵的時間節(jié)點，（即）一款完全由AI發(fā)現(xiàn)靶點的藥物取得有里程碑意義的進展，比如進入III期臨床試驗，甚至是獲批上市，就能對行業(yè)發(fā)展起到極大的促進作用。”

英矽智能的AI藥物管線也走到了關(guān)鍵性的臨床II期階段。6月，其自主研發(fā)的抗纖維化小分子候選藥物ISM001-055已完成II期臨床試驗的首批患者給藥。從這一點上來說，臨床試驗既是對整個AI制藥行業(yè)的終極考驗，也是公司價值的試金石——誰能從中率先走出，誰就能在這一廣闊藍海中占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。

傾向于將公司定義為

“AI賦能的Biotech”

據(jù)悉，當前AI制藥企業(yè)在商業(yè)模式上主要分為：AI-biotech、AI-CRO和AI-SaaS，即利用AI自己建立新藥研發(fā)管線成為藥企、提供藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)和售賣AI藥研平臺與軟件的使用服務(wù)。

與國內(nèi)另一家AI制藥知名企業(yè)晶泰科技專注于AI-CRO服務(wù)、賦能藥企所不同，英矽智能似乎囊括了以上三種業(yè)務(wù)模式——招股書顯示，目前藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)和軟件解決方案服務(wù)是英矽智能主要收入來源，公司稱預計將繼續(xù)從上述兩大板塊來源產(chǎn)生大部分收入，并在獲批藥物商業(yè)化后擴大收入來源。

藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)的收入來自研發(fā)合作，包括預付款項及其他基于成功的開發(fā)里程碑款項。對于與制藥公司的合作研發(fā)項目，英矽智能主要賦能早期藥物開發(fā)，即利用其AI驅(qū)動藥物發(fā)現(xiàn)平臺，識別靶點并設(shè)計具有理想藥物特性的潛在候選藥物。

在藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)方面，英矽智能已經(jīng)與多家知名藥企達成合作，并取得收入。2022年1月，復星醫(yī)藥與英矽智能達成合作協(xié)議，在全球范圍內(nèi)共同推進多個靶點的AI藥物研發(fā)，英矽智能獲得1300萬美元的首付款及里程碑式付款。2022年11月，英矽智能與賽諾菲達成戰(zhàn)略研究合作，該合作將利用英矽智能人工智能驅(qū)動的Pharma.AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺，推進基于不超過6個創(chuàng)新靶點的候選藥物研發(fā)。賽諾菲將支付英矽智能總額不超過2150萬美元的預付款和靶點提名費用。

軟件解決方案服務(wù)是英矽智能的另一收入來源，該收入即來自與其專有的生成式AI平臺的授權(quán)組件相關(guān)的訂閱費。公司在訂閱的基礎(chǔ)上授權(quán)客戶訪問AI驅(qū)動專有藥物研發(fā)軟件，并收取預付費用。

 圖片來源：受訪者提供

而在自研管線方面，英矽智能目前共建立31個內(nèi)部管線，涵蓋29個藥物靶點，覆蓋癌癥、纖維化、免疫及神經(jīng)系統(tǒng)等領(lǐng)域的疾病。在任峰看來，與傳統(tǒng)Biotech相比，AI制藥企業(yè)主要優(yōu)勢在于，后者的核心技術(shù)壁壘是創(chuàng)始人團隊在某些疾病領(lǐng)域當中的研發(fā)經(jīng)驗，比如免疫、合成致死、表觀遺傳等某些領(lǐng)域的經(jīng)驗，就是他們的護城河。所以傳統(tǒng)Biotech會充分利用好在這些特定領(lǐng)域的經(jīng)驗以做出差異化的項目。

對于AI制藥企業(yè)來說，其技術(shù)壁壘主要是由數(shù)據(jù)和算法所構(gòu)建的，可以充分利用患者的組學數(shù)據(jù)以尋找、發(fā)現(xiàn)并驗證靠譜的成藥靶點。因此，英矽智能會聚焦于患者組學數(shù)據(jù)較為豐富的領(lǐng)域，而不僅限于幾個特定的靶點或是病種。

但顯然，英矽智能也并不會將這31條內(nèi)部管線全部推進，早期候選藥物對外授權(quán)將是英矽智能未來很大可能的主要收入來源。英矽智能方面也表示，隨著管線候選的成熟及潛在價值的增長，公司考慮將其對外授權(quán)于制藥公司。

也有投資人質(zhì)疑英矽智能的商業(yè)模式：“這樣一家由AI驅(qū)動的醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)，其最終的盈利模式是什么樣的？會不會陷入‘樣樣都有’但‘樣樣都不精’的尷尬局面？”記者也把這一問題拋給了任峰。

對此，任峰表示，盡管目前英矽智能在三種業(yè)務(wù)模式上均有涉及，但他傾向于將公司定義為“AI賦能的生物科技公司（Tech-bio）”；希望看到未來，公司部分自有管線能夠通過對外授權(quán)實現(xiàn)其商業(yè)價值。

AI制藥面臨數(shù)據(jù)孤島

復合型人才相對匱乏 

除了面臨臨床試驗階段的監(jiān)管挑戰(zhàn)，任峰還提到AI制藥另一個值得關(guān)注的行業(yè)痛點：企業(yè)普遍面臨“數(shù)據(jù)孤島”問題。

“數(shù)據(jù)永遠是一個痛點，”任峰告訴記者，“AI藥企普遍使用公開數(shù)據(jù)以發(fā)展其算法技術(shù)，雖然現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量貌似是夠了，但隨著AI制藥行業(yè)整體的進步，各家企業(yè)對算法精度要求也越來越高，未來就會形成大量標準化數(shù)據(jù)的缺口。”

正如英矽智能在招股書中所述：“由于AI驅(qū)動的藥物研發(fā)服務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)源分散、格式不一致且往往不完整，因此醫(yī)療行業(yè)收集或可得的數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量通常會受到質(zhì)疑，已知或未知的數(shù)據(jù)缺失或遺漏的程度或數(shù)量可能屬重大，我們在監(jiān)測和審計數(shù)據(jù)質(zhì)量時經(jīng)常發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題及錯誤。”

銳格醫(yī)藥創(chuàng)始人、CEO邱夏楊此前也曾對媒體表示，目前AI制藥行業(yè)還面臨著較大的人才瓶頸，AI制藥是一個跨學科行業(yè)，需要相關(guān)人員不僅深諳計算、還要精通藥物研發(fā)，但目前這類復合型人才相對匱乏，這也制約了行業(yè)的進一步發(fā)展。

從履歷上來看，作為制藥行業(yè)身經(jīng)百戰(zhàn)的“老將”，任峰曾歷任葛蘭素史克的小分子創(chuàng)新藥物研發(fā)負責人、上海美迪西生物醫(yī)藥公司副總裁、高級副總裁，擁有超過15年的藥物研發(fā)行業(yè)經(jīng)驗。但對于AI技術(shù)，他事實上也就是最近幾年才真正接觸到，畢竟國內(nèi)最早一批做AI制藥的企業(yè)，如英矽智能、晶泰科技等，其成立時間也還未滿十年。

 圖片來源：受訪者提供

如何讓生物醫(yī)藥領(lǐng)域的人才理解AI、讓計算物理領(lǐng)域的人才理解制藥，這是行業(yè)需要共同破解的重大命題。

對此，任峰回應稱，在以前IT（信息技術(shù)）與BT（生物技術(shù)）這兩個領(lǐng)域很少有交叉，但現(xiàn)在由于人工智能在生物醫(yī)藥應用場景的逐步落地，導致IT+BT的交叉領(lǐng)域成為大熱門，行業(yè)需要大量復合型人才，幫助AI制藥企業(yè)橋接IT和BT的團隊。

但任峰也表示，他并不希望公司把每一個員工都培養(yǎng)成復合型的人才，“復合型人才相對地也意味著，他在單一領(lǐng)域往往不會研究得特別深入。”任峰認為，公司需要一些銜接團隊的復合型人才，把制藥、AI等領(lǐng)域有機地串聯(lián)起來，更需要在特定領(lǐng)域有深入研究的人才，這樣才能更好發(fā)揮協(xié)同效應、促進生物醫(yī)藥研發(fā)。

記者|許立波

編輯|梁梟

視頻編輯|步靜

視覺設(shè)計|帥靈茜

統(tǒng)籌編輯|易啟江

｜每日經(jīng)濟新聞  nbdnews  原創(chuàng)文章｜

未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載、摘編、復制及鏡像等使用