本文來源：時代週報 作者：韓利明

醫藥行業著名的“雙十定律”——十年時間加十億美金，揭示著新藥的開發，往往週期漫長、成本高昂。

現實情況甚至更為嚴峻。塔夫茨藥物開發研究中心（Tufts CSDD）資料顯示，一款新藥從初始研究到上市，一般需要12-15年，平均成本大約26億美元。5000個臨床前化合物大約只有5個可以進入臨床試驗，最終只有一個能被批准用於臨床治療，成為真正的藥物。

隨著人工智慧（artificial intelligence，AI）快速發展，人們期待它能成為醫藥研發的“破局神器”。

AI製藥，即機器透過學習和挖掘資料，賦能藥物研發的不同領域。

從計算機輔助藥物設計（CADD）到人工智慧藥物研發（AIDD），現如今，AI幾乎參與了從藥物靶點發現，到臨床試驗的全流程。

科技媒體TechEmergence曾釋出一份追蹤全行業AI的應用報告，稱AI技術能夠將臨床新藥研發的成功率從12%提高到約14%，為生物製藥業節省約10億美元的研發經費。頭豹研究院則在報告中預計，2026年AI製藥潛在市場空間將達到3643億元。

各路資本紛紛押注AI製藥，同時，市場也有擔憂，這是一場顛覆式創新還是資本噱頭？

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賽道擠滿巨頭

AI技術中的機器學習、深度學習等技術，能夠提高製藥資料、資訊的處理效率。對於藥物研發過程中的新藥發現，AI技術可以代替研究人員有限的知識儲備和想象力，發現原來很難、甚至不可能發現的靶點。

前沿人工智慧企業深層思維（DeepMind）日前宣佈，其開發的AI程式“阿爾法摺疊”已預測出約100萬個物種的超2億種蛋白質的結構。解密“蛋白質宇宙”，將更快發現可能成為藥物靶點的蛋白質，加速新藥研發。

如今，AI賽道上擠滿醫藥巨頭。葛蘭素史克（GSK。NYSE）自建AI部門；默沙東（MRK。NYSE）2012年開始與AI藥企合作；輝瑞（PFE。NYSE）、艾伯維（ABBV。NYSE）、諾華（NVS。NYSE）等跨國藥企先後介入AI賽道。

2022年來，賽諾菲（SNY。NASDAQ）與AI藥企Exscientia（EXAI。NASDAQ）簽下“天價大單”，包括1億美元預付款、52億美元里程碑金額和不超過21%的銷售分成；復星醫藥（600196。SH；02196。HK）以1300萬美元款項和股權投資，牽手AI藥企英矽智慧。

網際網路頭部企業跨界佈局AI製藥屢見不鮮。

騰訊多次追投晶泰科技

；華為攜手雲南白藥（000538。SZ）入局AI製藥；阿里巴巴旗下阿里雲與全球健康藥物研發中心合作開發AI藥物研發和大資料平臺；微軟攜手諾華共創AI創新實驗室。

製藥巨頭、AI藥企和網際網路頭部企業，AI製藥的三大主力版圖日漸清晰。

據Deep Pharma Intelligence資料，截至2022年一季度，全球參與AI藥物研發的製藥巨頭超過56家，AI藥企超495家，網際網路頭部企業超31家。

一級市場也迎來融資浪潮。由李彥宏牽頭的百圖生科成立不到一年，在2021年7月完成億元級美元A輪；

晶泰科技在同年8月完成3。8億美元D輪融資，額度重新整理行業記錄，並躋身胡潤百富《2022年中全球獨角獸榜》。

紅杉中國、軟銀願景基金、GGV紀源資本等明星資本跑步入場。2017年至2021年，創新藥領域AI藥企融資事件合計達199起，融資金額合計近百億美元。2022年上半年，AI製藥領域的融資熱度依舊高漲，累計融資事件達45起，累計融資金額達17。6億美元。

時代週報記者注意到，目前，已有多名藥企高管搶先進入AI製藥企業，被市場解讀為“用實際行動為AI投票”。

2021年初，美迪西（688202。SH）原高階副總裁兼藥物研發服務負責人任峰轉任英矽智慧聯合執行長；2022年10月，賽諾菲全球合作伙伴高階副總裁Alban de La Sablière履新Owkin，任首席業務官；同月，藥明康德（603259。SH；02359。HK）早期藥物研發負責人陸滔轉任AI製藥初創公司天鶩科技。

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應對“資料之困”

藥物發現是一個不斷試錯的過程，需要在實驗資料基礎上進行多輪分析迭代，篩選出最優藥物分子。現如今，資料之困是AI藥企普遍面臨的挑戰。

“大量高質量的資料對AI製藥至關重要。”星藥科技（Galixir）是一家以AI為核心技術驅動藥物研發的生物科技公司，公司技術負責人石磊磊向記者介紹，“AI藥企的應對之策包括利用好所有可以訪問的資料服務、儘可能多的爭取可以進行資料分享的合作方、探索新的技術平臺、建立自己的實驗室以及資料生產平臺。”

為彌補資料上的不足，有AI藥企自建實驗室，乾溼實驗結合，積累高質量標準化資料。

晶泰科技為全球創新藥企提供智慧化自動化的藥物研發服務。晶泰科技方面向時代週報記者介紹，公司首創智慧計算、智慧實驗和專家經驗相結合的藥物研發新模式，在其自主研發的智慧化自動化藥物研發平臺中，演算法是“腦”，可以對藥物分子的物理、化學、藥學性質進行篩選和設計；自動化是“手”，在演算法指導下進行標準化、無間斷的實驗操作與資料採集，為AI模型的最佳化提供資料反饋；藥化專家是“眼”，為專案設定里程碑目標，在關鍵研發節點做決策，保障交付。

研發管線上，AI製藥智庫“智藥局”資料顯示，截至2022年6月20日，全球共有26家企業，約51個由AI輔助進入臨床Ⅰ期的藥物管線。從幾大常見適應症來看，癌症管線數量最多，其次是神經系統疾病、腸道疾病等。

據2022年9月22日釋出的《AI製藥行業觀察報告》，目前全球尚未有透過AI技術得到的藥品獲得藥品監管局的批准上市。

上海生物醫藥促進中心副主任唐軍曾指出，一款新藥的誕生除去解決科研問題，還有很多流程，AI無法“施展拳腳”，例如在實驗室中做好質量、成本控制等。

“整個行業正努力把AI的應用拓展到更後期階段，包括臨床試驗設計、資料解讀等。”石磊磊分析。

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迴歸製藥本質

近年來，AI製藥在二級市場也呈“降溫”之勢。2020年2月，作為第一家上市的AI藥企，Schrdinger（SDGR。NASDAQ）在一年後股價達到巔峰117美元/股，如今在21美元/股處徘徊，降幅達82%。近兩年上市的AI藥企，股價均有所回跌，跌幅在30%-90%區間。

AI製藥，到了自證實力的階段。

時代週報記者從多位投資人處獲悉，目前AI製藥的投資機構多有TMT（數字新媒體）投資背景，早期融資後，會更關注AI技術服務能力和研發管線的豐富程度。

“技術只是輔助工具，AI製藥的本質還是藥物研發。”有投資人向時代週報記者表示，“技術是否過硬，要用結果證明。最後比拼的還是誰的產品先研發上市，誰先擁有成熟產品。”

AI製藥行業發展至今，自研/合作管線、外包服務模式兩類商業模式基本成熟。

近三個月來，多家AI藥企公佈管線的臨床進展。英矽智慧宣佈ISM001-055完成I期臨床試驗中的首次健康受試者給藥；冰州石生物AC0176膠囊獲FDA快速通道指定；紅雲生物在中國開展的針對晚期非小細胞肺癌的多中心臨床Ⅰ/Ⅱa期研究H002-101CN已完成首例患者給藥。

晶泰科技方面介紹，目前合作客戶超過 150 家，參與的創新藥管線逾180條，

已得到大規模工業化應用和驗證

。合作伙伴包括跨國藥企、國內大型藥企、創新生物科技公司等。

“百年前蒸汽機車曾輸給馬車，但這並不能否定技術的先進性和價值。”石磊磊認為，“AI製藥尚處於早期階段，在製藥流程中的參與度和貢獻度相對較低，主要集中在臨床前。但我們已經能夠看到AI在分子設計等方面帶來的價值。”